文書や文よりも細かいアスペクトを単位とするアスペクトベース感情分析（ABSA）の研究を行う．既存のABSAデータセットは作成のコストの大きさからサイズは大きくなく，収録されているテキストドメインが限られている．このため，実際のABSAの分析対象のテキストと同じドメインのデータが得られず，高い精度を得にくいという問題がある．本研究では，ABSAモデルの学習時に敵対的学習を行いことでドメイン不変な表現を獲得し，学習データと異なるドメインでのABSAの精度の高精度化を目指す．BERTを用いた感情極性分類モデルの学習において，敵対的不変表現学習を導入し，学習時と異なるドメインのデータセットに対するABSAにおける敵対的不変表現学習が有効性を示した．

近年，InstagramやX（旧Twitter）などのSNSの普及に伴い，テキストデータを対象とする感情分析の重要性が高まっている．より詳細な感情分析のため，文書や文単位よりも粒度の細かい，文中のある対象の一つの側面（アスペクト）[1]ごとに感情分析をするアスペクトベース感情分析(AspectBasedSentimentAnalysis:ABSA)が望まれている．ABSAはその対象の粒度の細かさから，データセット作成が難しい．すなわち，文を対象とした従来の感情分析データセットよりもアノテーションコストが高いというデメリットがある[2]．さらに，ABSA研究用の一般的なデータセットが収録するテキストドメインは，文レベルの感情分析用のデータセットよりも限定的であり，データセットのサイズも小さい．実際に，日本語におけるABSAを目的とした代表的なデータセットにchABSA-dataset1）があり，収録されている文は6,119文である一方，文レベルの感情分析で用いられる代表的なデータセット1）https://github.com/chakki-works/chABSA-dataset/tree/masterであるMultilingualAmazonReviewsCorpus[3]の日本語レビュー文が210,000件あることを考えるとやはり少ない．このような背景から，ABSAを行いたいケースにおいて，分析対象のテキストと同じドメインのデータセットがないため，高精度なABSAが行えないという問題がある．本研究では，学習データと異なるドメインでのABSAの精度の高精度化を目指す．具体的には，ABSAモデルの学習時に敵対的学習を行うことでドメイン不変な表現を獲得し，それを用いたABSAの研究を行う．