トランスフォーマーを用いた説明可能なアスペクトベース感情分析

• アスペクトベース感情分析は、特定の側面に関連する感情を詳細に分析します。
• 本研究では、トランスフォーマーを用いてABSAを実施し、その決定過程を説明する技術を導入しました。
• 特に、RoBERTaが高い精度を示し、モデルのバイアス分析にも寄与する点が新しいです。

アスペクトベース感情分析（ABSA）は、テキスト内の特定の側面に関連する感情を詳細に理解する手法です。本論文では、トランスフォーマーを用いてABSAを実施し、LIMEやSHAPなどの説明可能性技術を通じてモデルの決定過程を可視化しています。特にRoBERTaが高い精度を達成し、バイアス分析の方向性も示唆しています。機械学習や自然言語処理に興味がある研究者や実務者にとって、価値のある知見が得られるでしょう。

機械学習や自然言語処理に興味がある研究者や実務者に向いています。