敵対的不変表現学習を用いたアスペクトベース感情分析

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．