利用 BERT 提升波斯语方面级情感分析性能
计算与语言
2020-12-15 v1
摘要
方面级情感分析（ABSA）是情感分析中更细致的任务，通过识别文本中针对特定方面的观点极性来实现。该方法因提供更详尽有用的信息而正吸引学界更多关注。然而，针对波斯语的特定语言研究甚少。本研究旨在改进波斯语 Pars-ABSA 数据集上的 ABSA。研究展示了使用预训练 BERT 模型以及采用句子对输入处理 ABSA 任务的潜力。结果表明，采用 Pars-BERT 预训练模型结合自然语言推理辅助句（NLI-M）可将 ABSA 任务准确率提升至 91%，比 Pars-ABSA 数据集上的 SOTA 研究绝对高出 5.5%。
引用
@article{arxiv.2012.07510,
title = {Exploiting BERT to improve aspect-based sentiment analysis performance on Persian language},
author = {H. Jafarian and A. H. Taghavi and A. Javaheri and R. Rawassizadeh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.07510},
year = {2020}
}