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アイテム
ABSAとLLMを用いた複数レビュー文のアスペクト毎の要約生成
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236264
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2362642aed9592-20b4-4270-84c9-9f6a1d85018f
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | ABSAとLLMを用いた複数レビュー文のアスペクト毎の要約生成 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 創価大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 創価大 | ||||||||||
| 著者名 |
辻谷, 千春
× 辻谷, 千春
× 渥美, 雅保
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 本論文では、アスペクトべースセンチメント分析(ABSA)による文章分類と、大規模言語モデル(LLM)による生成要約を組み合わせたモデルを提案する。具体的には、ABSAの結果を用いてレビュー文をアスペクトカテゴリとセンチメントに分類し、それら分類された各グループに対して要約を生成する。要約を生成する際には、LLMに対して要約の観点に沿ったプロンプトを入力し、要約の出力を得る。このモデルの評価のために、Semeval2016レストランデータセットを用いて、要約が元の入力文に含まれるアスペクトやセンチメントに適合しているかの評価をChatGPTとLlama2で行い、どのようなプロンプトがアスペクトに適合した要約の生成に有効かを検証する。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 863-864, 発行日 2024-03-01 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||