な感情をもっている．ABSAは，ドキュメントレベアスペクトベース感情分析（Aspect-BasedSenti-ルの感情分析と文レベルの感情分析より細かい粒度mentAnalysis:ABSA）とは，テキスト内の特定のアで感情分析を行え，提供できる情報が比較的多いスペクトに対する意見の極性を特定する感情分析ため，多くの場面で実用化が期待される．例えば，タスクであり，細かい粒度の感情分析である．対象ある会社が自社が発売した商品の各アスペクトに言語を英語にした研究は盛んだが，日本語に特化対し，消費者がどんな感情をもっているかを分析した研究はまだ少ない．そこで本研究では，日本語したい場合，アスペクトレベルの感情分析が必要ABSAタスクのアスペクト抽出（AspectExtraction:となる．本稿では，アスペクトレベルの感情分析，AE）サブタスクの精度の向上を目的とし，補助文をすなわちABSAに注目して研究する．ABSAタスク自動的に生成し，対象文と補助文を組み合わせたは主に2つのサブタスクから構成されている．1つ文ペアでBERTをfine-tuningするという英語に対す目は，文中に含まれているアスペクトを抽出するる既存手法を日本語に適用する．「chABSA」というタスク（AspectExtraction:AE）である．2つ目は，データセットで性能評価実験を行った結果，先行研各アスペクトに対する感情極性を特定するタスク究よりF1値が7.54ポイント改善し，提案手法の有（AspectSentimentClassification:ASC）である．効性が確認された．英語を対象言語とした研究では，ABSAについて多くの研究が行われているが，日本語を対象言語と

した研究では，我々が知っている範囲では，ABSA感情分析とは，書かれた文章を読み取り，ポジについての研究はまだ4件[1][2][3][4]しかなく，よティブな内容か，ネガティブな内容か，あるいはり良い手法を用いればより高い精度を達成することニュートラルの内容かを判定するタスクのことであが期待できると考えられる．また，我々[4]は既にる．感情分析というタスクは主にドキュメントレベ日本語ABSAタスクのASCサブタスクについて研ル，文レベル，アスペクトレベルという3つの粒度究した．そのため，本研究では，日本語ABSAタスがある．それぞれドキュメント単位，文単位，アスクのアスペクトカテゴリ検出サブタスク，すなわちペクト単位で感情極性を判定するタスクである．アAEサブタスクに注目し，先行研究より高いアスペスペクトとは，ある対象の1つの側面である．アスクトカテゴリ検出精度を達成することを目的としてペクトレベルの感情分析はアスペクトベース感情分いる．我々は補助文を自動的に生成し，対象文と補析（Aspect-BasedSentimentAnalysis:ABSA）という．助文を組み合わせた文ペアでBERTをfine-tuningすABSAを例で説明すると，例えば，「この店の寿司はるという英語のために提案された手法[5]を用い，美味しいが，ラーメンはまずい」という文の中に，補助文の生成方法を日本語に適用し，「chABSA」「この店」という対象は「寿司」と「ラーメン」といデータセット[6]という日本語のアスペクト感情分う2つの側面がある．話者が「寿司」に対して「美析データセットを用いて実験を行う．その結果，同味しい」と評価しているため，「寿司」というアスじデータセットに基づいた先行研究[2]より高いアペクトに対して「肯定的」な感情をもっており，一スペクトカテゴリ検出精度を達成した．方で「ラーメン」に対して「まずい」と評価してい―572―.