BERT를 활용한 보조 문장 구성을 통한 측면 기반 감성 분석

특정 측면에 대한 세부적인 의견 극성을 식별하는 것을 목표로 하는 측면 기반 감성 분석(Aspect-based Sentiment Analysis, ABSA)은 감성 분석(Sentiment Analysis, SA)의 어려운 하위 작업입니다. 본 논문에서는 측면으로부터 보조 문장을 구성하여 ABSA를 질문 응답(Question Answering, QA) 및 자연어 추론(Natural Language Inference, NLI)과 같은 문장 쌍 분류 작업으로 전환합니다. 우리는 BERT에서 사전 학습된 모델을 미세 조정(fine-tune)하여 SentiHood와 SemEval-2014 Task 4 데이터셋에서 새로운 최고 수준의 결과를 달성하였습니다.