補助文自動生成を用いたBERTによる日本語アスペクトベース感情分析におけるアスペクトカテゴリ検出の精度向上

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