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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-09-06 15:30 マルチタスク学習の枠組みを用いた複数の評価観点を擁するレビューデータの評価値推定 ○竹尾匡貴・川嵜慎乃介・嶋田和孝（九工大）  NLC2023-4 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，複数観点の評価値を擁するレビューデータにおける評価値推定タスクに取り組む． 従来手法では，各観点の評価値を推定するモデルが独立していた． しかし，各観点の評価は何らかの関連性を持つ場合があり，ある観点の評価が別の観点の評価に影響することがある． そのため，各観点のモデルが独立していてはモデルの性能を十分に発揮できない． そこで，複数のモデル間で同時に学習を行うマルチタスク学習の枠組みを，各観点の評価値推定モデルに適用させた手法を提案する． 提案手法の検証には，ゲームソフトに関するレビューデータを用いる． このレビューには7種類の観点が含まれている． 評価値推定モデルとしてBERTを用い，7観点のモデル間で互いに内部のパラメータを共有しながら並列的に学習を進める． この手法を並列学習と呼ぶ． 実験の結果，提案手法であるパラメータ共有による並列学習の有効性を確認した． また実例分析より，並列学習を行わない場合は捉え切れなかった情報を，並列学習によって補完できた例も見られた． |
| （英） | In this paper, we propose a method for rating prediction tasks in review documents. Existing models for predicting the rating scores assigned to each aspect were often developed separately. However, there is a relationship among aspects. Therefore, we apply a multi-task learning framework to our prediction models. We name this method ``Simultaneous Learning.'' We evaluate our model with a review dataset about a game software domain. Each review document contains six-level rating scores for seven aspects of the game software. We utilize BERT as the base model for the prediction. Our model simultaneously learns the parameters of seven BERTs for seven aspects. In addition, we compare two types of input data for the rating prediction task: all sentences and selected sentences. Experimental results show the effectiveness of our simultaneous learning model in the multi-aspect rating prediction. |
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| キーワード | （和） | 感情分析 / レビューデータ / 並列学習 / パラメータ共有 / 評価値推定 / / / |
| （英） | Sentiment Analysis / Review Analysis / Simultaneous Learning / Parameter Sharing / Rating Predicition / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 176, NLC2023-4, pp. 18-23, 2023年9月. | |
| 資料番号 | NLC2023-4 | |
| 発行日 | 2023-08-30 (NLC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLC2023-4 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
| 開催期間 | 2023-09-06 - 2023-09-07 |
| 開催地（和） | 大阪公立大学 中百舌鳥キャンパス |
| 開催地（英） | Osaka Metropolitan University. Nakamozu Campus. |
| テーマ（和） | 第20回テキストアナリティクス・シンポジウム |
| テーマ（英） | The 20th Text Analytics Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2023-09-NLC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マルチタスク学習の枠組みを用いた複数の評価観点を擁するレビューデータの評価値推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Rating Prediction of Multi-aspect Reviews Using Multi-task Learning Framework |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 感情分析 / Sentiment Analysis |
| キーワード(2)（和/英） | レビューデータ / Review Analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 並列学習 / Simultaneous Learning |
| キーワード(4)（和/英） | パラメータ共有 / Parameter Sharing |
| キーワード(5)（和/英） | 評価値推定 / Rating Predicition |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹尾 匡貴 / Masaki Takeo / タケオ マサキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川嵜 慎乃介 / Shinnosuke Kawasaki / カワサキ シンノスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 嶋田 和孝 / Kazutaka Shimada / シマダ カズタカ |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-09-06 15:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2023-4 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.176 |
| ページ範囲 | pp.18-23 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-08-30 (NLC) |
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