Learning to Extract Cross-Domain Aspects and Understanding Sentiments Using Large Language Models

要約

アスペクトベースの感情分析 (ASBA) は、製品、サービス、またはエンティティの特定の側面や機能に基づいて感情を抽出および分類することを目的とした、感情分析への洗練されたアプローチです。
レビューやテキスト全体に一般的なセンチメント スコアを割り当てる従来のセンチメント分析とは異なり、ABSA はテキストを個々の要素や側面 (品質、価格、サービスなど) に分解し、それぞれに対するセンチメントを評価することに重点を置いています。
これにより、顧客の意見をより詳細に理解できるようになり、企業は特定の強みや改善すべき領域を正確に特定できるようになります。
このプロセスには、レビュー段落またはユーザーが提供したその他のフォームのアスペクト抽出、センチメント分類、アスペクトレベルのセンチメント集約など、いくつかの重要なステップが含まれます。
ABSA は、製品レビュー、ソーシャル メディアのモニタリング、顧客フィードバック分析、市場調査などの分野で重要な用途に使用されています。
ABSA は、自然言語処理 (NLP) と機械学習の技術を活用することで、貴重な洞察の抽出を促進し、企業が顧客満足度を向上させ、サービスを最適化するデータ主導の意思決定を行えるようにします。
ABSA が進化するにつれて、製品のさまざまな側面にわたる感情をより深く理解できるようになり、パーソナライズされた顧客エクスペリエンスが大幅に向上する可能性があります。
この研究では、特定の製品のフレームワークを定義し、他の同様の状況にそれを使用することを目的として、完全なクロスドメインのアスペクトベースのセンチメント分析のために LLM の強みを分析しました。
SemEval-2015 タスク 12 のアスペクトベースの感情分析データセットでは、92\% の精度でそれが可能であると主張します。

要約(オリジナル)

Aspect-based sentiment analysis (ASBA) is a refined approach to sentiment analysis that aims to extract and classify sentiments based on specific aspects or features of a product, service, or entity. Unlike traditional sentiment analysis, which assigns a general sentiment score to entire reviews or texts, ABSA focuses on breaking down the text into individual components or aspects (e.g., quality, price, service) and evaluating the sentiment towards each. This allows for a more granular level of understanding of customer opinions, enabling businesses to pinpoint specific areas of strength and improvement. The process involves several key steps, including aspect extraction, sentiment classification, and aspect-level sentiment aggregation for a review paragraph or any other form that the users have provided. ABSA has significant applications in areas such as product reviews, social media monitoring, customer feedback analysis, and market research. By leveraging techniques from natural language processing (NLP) and machine learning, ABSA facilitates the extraction of valuable insights, enabling companies to make data-driven decisions that enhance customer satisfaction and optimize offerings. As ABSA evolves, it holds the potential to greatly improve personalized customer experiences by providing a deeper understanding of sentiment across various product aspects. In this work, we have analyzed the strength of LLMs for a complete cross-domain aspect-based sentiment analysis with the aim of defining the framework for certain products and using it for other similar situations. We argue that it is possible to that at an effectiveness of 92\% accuracy for the Aspect Based Sentiment Analysis dataset of SemEval-2015 Task 12.

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