2026-04-18T19:57:14Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00235915 2025-01-19T09:28:05Z 6504:11678:11689

文ペア分類に基づく観点検出における負例ペア削減効果について 岡村, 柊哉 菊地, 真人 大囿, 忠親 人工知能と認知科学 入力文中の特定の観点に関する感情極性を判別する感情分析タスク（ABSA）のサブタスクとして観点検出（ACD）がある．BERT-pairは観点検出を文ペア分類タスクへ変換するACDへのアプローチである．BERT-pairでは事前に対象ジャンル毎に定義された全ての観点から補助文を生成し，入力文と全ての補助文のペアを正例または負例ペアとしてACDに用いる．本研究では，BERT-pairにおいて生成される負例ペアが過剰であると考え，訓練に用いる負例ペアを一定数削除することで訓練の効率化をはかる．本稿ではBERT-pairの改良として負例ペアの削除割合と性能の関係について検証する． conference paper 情報処理学会 2024-03-01 application/pdf 第86回全国大会講演論文集 1 2024 137 138 AN00349328 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/235915/files/IPSJ-Z86-6N-06.pdf jpn