評価対象抽出における関連タスクを利用したfew-shot選択手法

本研究では，評価対象抽出を対象とし，その対象タスクと関連したタスクを利用した効果的なfew-shot選択手法を提案する．評価対象抽出は，テキストから評価の対象となる特定の要素を抽出するタスクであり，データセットの不足が課題となっている．提案手法では，関連タスクとして極性分類のデータを活用し，InformationGain（IG）を用いてfew-shotを選択することで，評価対象抽出の訓練データ不足の問題を補いながらモデルの性能向上を目指す．実験では5分割交差検証を実施し，ベースラインを上回る精度を達成した．