要約
Aspect-based sentiment analysis (ABSA)は、特定の側面に対する微細な意見の極性を識別することを目指しており、sentiment analysis (SA)の課題的なサブタスクです。本論文では、側面から補助文を作成し、ABSAを質問応答(QA)や自然言語推論(NLI)などの文ペア分類タスクに変換します。また、BERTから事前学習モデルを微調整し、SentiHoodおよびSemEval-2014 Task 4データセットにおいて新たな最先端の結果を達成しました。