ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 全国大会
  2. 86回
  3. 人工知能と認知科学

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/236264
2aed9592-20b4-4270-84c9-9f6a1d85018f
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-1W-04.pdf IPSJ-Z86-1W-04.pdf (491.8 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
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

辻谷, 千春

Search repository
渥美, 雅保

× 渥美, 雅保

渥美, 雅保

Search repository
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
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 09:19:41.345901
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3