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

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―.