属性に対する極性判定は教師あり機械学習に基づく手法が主流だが，属性によって有効な素性は異なると考えられる．本論文では，属性をドメインとみなし，ある属性に関する(ソースドメインの)ラベル付きデータから別の属性の(ターゲットドメインの)極性判定のモデルを学習する領域適応の手法を提案する．ターゲットドメインのラベル付きデータを自動構築するために，ソースドメインのデータから学習したBERTを用いて自動ラベル付けを行う手法と，ソースドメインの文に出現する感情語や特徴語をターゲットドメインのそれに置換する手法を組み合わせて用いる．

属性に対する感情分析(極性判定)は，製品などの評価対象の属性に対して表明された意見が肯定的か否定的かを判定するタスクである．教師あり機械学習の手法が用いられることが多いが，訓練データとテストデータでドメインが異なると極性判定の性能が低下する問題が知られている．ドメインとは一般にテキストのジャンルや媒体を指すが，属性に対する極性判定では異なる属性に対して同様の問題が起こりうる．例えば，レストランの属性として「料理」と「価格」があり，「料理」に対するラベル付きデータしか存在しないとき，これから学習した分類器を「価格」に対する極性判定に適用しても高い正解率が得られない．領域適応は，十分なラベル付きデータが存在するソースドメイン(訓練データのドメイン)から得られた知識を，ラベル付きデータが全くあるいは少量しか存在しないターゲットドメイン(テストデータのドメイン)の分類器の学習に転移する技術である．本研究では，ドメインを属性とみなし，ある属性のラベル付きデータを利用して別の属性の極性を判定することを目的とする．そのため，ソースドメインのラベル付きデータからターゲットドメインのラベル付きデータを自動的に生成する手法を提案する．