抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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アスペクトベース分析(ABSA)は市場製品に関する消費者意見を研究している。それは,製品レビューで表現された感情目標と同様に,感情のタイプを調べることを含む。レビューで用いた言語の分析は,言語の深い理解を必要とする困難なタスクである。近年,BERTサイト{devlin2019bert}のような深い言語モデルは,この点で大きな進歩を示した。本研究では,2つの主要なABSAタスク,すなわち,モデルの性能を改善するために,2つの主なABSAタスク,すなわち,アスペクト抽出(AE)とAspect Sentiment分類(ASC)のために,並列凝集と階層的凝集と呼ばれる2つの簡単なモジュールを提案した。提案モデルの適用により,BERTモデルのさらなる訓練の必要性が排除されることを示した。ソースコードは,結果の更なる研究と再生のためにWeb上で利用可能である。【JST・京大機械翻訳】