本研究では，XLM-RoBERTaを用いて，実際に企業に寄せられたレビューの評判分析を行う．XLM-RoBERTaを用いた二値分類タスクの手法を元に，実際に日本企業に寄せられた多くの日本語レビューと少量の英語レビューを用いてFine-tuningを行った．英語に日本語を追加し学習したモデルと英語のみで学習したモデル，日本語に英語を追加し学習したモデルと日本語のみで学習したモデルそれぞれについてAUCと正解率を算出し考察する．

商品に対するユーザーの意見には様々存在し，ネガティブなレビューは商品を販売する企業にとっては商品開発の一助となることが期待される．レビュー文をポジティブなものとネガティブなものに分類する際，一般に理想的には商品ごとに一定の量のラベル付きデータが必要となる．英語など話者が多く高リソースな言語では，ECサイトにおける16万件を超える単言語のレビューデータセットが公開されているが，一つの言語のレビューを分析するために大量のデータセットを用意することは困難である．そこで，本研究では，実際の企業のデータを用いて，様々な言語のレビューから新製品に寄せられたレビューの評判分析を行うことを目的とする．一つの言語のレビューを評判分析するとき，その言語のみを学習するだけのデータが足りない場合，別の言語のデータを用いて，ﬁne-tuningを行う．その際に，言語横断的なタスクに高い性能を示す事前学習済みモデルであるXLM-RoBERTaを用いることで，正解率が向上するか検討する．