論文の概要: AILS-NTUA at SemEval-2026 Task 3: Efficient Dimensional Aspect-Based Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.04933v1
- Date: Thu, 05 Mar 2026 08:30:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-06 22:06:11.138179
- Title: AILS-NTUA at SemEval-2026 Task 3: Efficient Dimensional Aspect-Based Sentiment Analysis
- Title（参考訳）: SemEval-2026 Task 3におけるAILS-NTUA:効率的な次元アスペクトベース感性解析
- Authors: Stavros Gazetas, Giorgos Filandrianos, Maria Lymperaiou, Paraskevi Tzouveli, Athanasios Voulodimos, Giorgos Stamou,
- Abstract要約: 次元アスペクトベース感性分析(DimABSA)に基づくSemEval-2026タスク3のトラックAのためのAILS-NTUAシステムを提案する。
提案手法は,連続的なアスペクトレベルの感情予測のための言語固有バックボーンの微調整と,LoRAを用いた大規模言語モデルの言語固有命令チューニングを併用する。
この統合されたタスク適応型設計は、言語とドメイン間のパラメータ効率の高い特殊化を強調し、強力な有効性を維持しながら、トレーニングと推論の要求を削減できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.528308058170479
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this paper, we present AILS-NTUA system for Track-A of SemEval-2026 Task 3 on Dimensional Aspect-Based Sentiment Analysis (DimABSA), which encompasses three complementary problems: Dimensional Aspect Sentiment Regression (DimASR), Dimensional Aspect Sentiment Triplet Extraction (DimASTE), and Dimensional Aspect Sentiment Quadruplet Prediction (DimASQP) within a multilingual and multi-domain framework. Our methodology combines fine-tuning of language-appropriate encoder backbones for continuous aspect-level sentiment prediction with language-specific instruction tuning of large language models using LoRA for structured triplet and quadruplet extraction. This unified yet task-adaptive design emphasizes parameter-efficient specialization across languages and domains, enabling reduced training and inference requirements while maintaining strong effectiveness. Empirical results demonstrate that the proposed models achieve competitive performance and consistently surpass the provided baselines across most evaluation settings.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、DimASR(DimASR)、DimASTE(DimASTE)、DimASQP(DimASQP)の3つの相補的問題を含む、SemEval-2026タスク3のトラックAのためのAILS-NTUAシステムを提案する。
提案手法は,連続的なアスペクトレベルの感情予測のための言語適合エンコーダのバックボーンの微調整と,構造化三重項抽出と四重項抽出にLoRAを用いた大規模言語モデルの言語固有命令チューニングを併用する。
この統合されたタスク適応型設計は、言語とドメイン間のパラメータ効率の高い特殊化を強調し、強力な有効性を維持しながら、トレーニングと推論の要求を削減できる。
実験結果から,提案モデルが競争性能を達成し,提案するベースラインをほぼ上回る結果が得られた。
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