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SetFitABSA SetFitを使用したFew-Shotアスペクトベースの感情分析

SetFitABSAは、テキスト内の特定の側面に対する感情を検出する効率的な技術です。 Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)は、テキスト内の特定の側面に対する感情を検出するタスクです。例えば、「この電話は画面が素晴らしいですが、バッテリーは小さすぎます」という文では、側面の用語は「画面」と「バッテリー」であり、それぞれに対する感情極性はPositiveとNegativeです。 ABSAは、さまざまなドメインの製品やサービスの顧客フィードバックを分析して貴重な情報を抽出するために、組織によって広く使用されています。しかし、ABSAのためのラベル付けトレーニングデータは、トレーニングサンプル内で側面を手動で細かく識別する必要があるため、手間のかかる作業です。 Intel LabsとHugging Faceは、ドメイン固有のABSAモデルのfew-shotトレーニングのためのフレームワークであるSetFitABSAを紹介しています。SetFitABSAは、few-shotシナリオでLlama2やT5などの生成モデルに比べて競争力があり、さらに優れた性能を発揮します。 LLMベースの手法と比較して、SetFitABSAには次の2つのユニークな利点があります: 🗣 プロンプトが不要です: LLMを使ったfew-shot in-context学習では、結果がもろくなり、表現に敏感になり、ユーザーの専門知識に依存する手作りのプロンプトが必要です。SetFitABSAは、ラベル付けされた少数のテキスト例から直接豊かな埋め込みを生成することで、プロンプトを完全に不要とします。 🏎 高速トレーニング: SetFitABSAは、わずかなラベル付きトレーニングサンプルのみを必要とします。さらに、専門のタグ付けツールを必要としないシンプルなトレーニングデータ形式を使用します。これにより、データのラベリングプロセスが迅速かつ容易になります。 このブログ記事では、SetFitABSAの動作方法と、SetFitライブラリを使用して独自のモデルをトレーニングする方法を説明します。では、さっそく見ていきましょう！ どのように機能しますか？ SetFitABSAの3つのステージからなるトレーニングプロセス SetFitABSAは3つのステップで構成されています。第1ステップでは、テキストから側面候補を抽出し、第2ステップでは、側面候補を側面または非側面として分類し、最終ステップでは抽出された各側面に感情極性を関連付けます。第2ステップと第3ステップはSetFitモデルに基づいています。 トレーニング 1. 側面候補の抽出…