論文の概要: The Classics at SemEval-2026 Task 3: Combining Transformer Models and LLM-Generated Annotations for Dimensional Aspect-Based Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.03414v1
- Date: Fri, 03 Jul 2026 15:22:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.606396
- Title: The Classics at SemEval-2026 Task 3: Combining Transformer Models and LLM-Generated Annotations for Dimensional Aspect-Based Sentiment Analysis
- Title（参考訳）: SemEval-2026 Task 3: 次元アスペクトに基づく知覚解析のためのトランスフォーマーモデルとLLM生成アノテーションの組み合わせ
- Abstract要約: 本稿では,SemEval-2026 Task 3: dimension Aspect-Based Sentiment Analysisへのアプローチを提案する。
従来の分類的感情を超えて、感情の「価」と「覚醒」(強度)の微粒で実価値の高いスコアを予測する方法を検討する。
ロシア語では、大言語モデル(LLM)を用いて、合成感情記述を生成することにより、入力をさらに強化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.57029162591976
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents an approach to the SemEval-2026 Task 3: Dimensional Aspect-Based Sentiment Analysis. We investigate methods for moving beyond traditional categorical sentiment (e.g., positive or negative) to predict fine-grained, real-valued scores for sentiment "valence" (positivity) and "arousal" (intensity). We participate in two subtasks: predicting these scores for given aspects (Subtask 1) and extracting full sets of sentiment details, including aspects, categories, and opinions alongside their scores (Subtask 3). Our approach for the regression task involves a weighted ensemble of transformer-based encoder models. For the Russian language, we further enhance the input by using a large language model (LLM) to generate synthetic sentiment descriptions. For the extraction task, we fine-tune a decoder LLM to perform structured prediction, allowing the system to identify sentiment elements and estimate their numerical scores simultaneously.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,SemEval-2026 Task 3: dimension Aspect-Based Sentiment Analysisへのアプローチを提案する。
本研究では,従来のカテゴリー的感情(例えば,肯定的あるいは否定的)を超えて,感情の「価」と「覚醒」の微粒化,実数値的スコアを予測する方法を検討する。
与えられた側面(Subtask 1)に対するこれらのスコアの予測と、そのスコアとともにアスペクト、カテゴリ、意見を含む感情の詳細の完全なセットを抽出する(Subtask 3)。
回帰タスクに対する我々のアプローチは、トランスフォーマーベースのエンコーダモデルの重み付きアンサンブルを含む。
ロシア語では、大言語モデル(LLM)を用いて、合成感情記述を生成することにより、入力をさらに強化する。
抽出タスクでは,デコーダLLMを微調整して構造化予測を行い,システムによる感情要素の同定と数値スコアの同時推定を行う。
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