本論文は、ディメンショナル.aspect-based感情分析に焦点を当てたSemEval-2026 Task 3へのアプローチを示す。この研究では、従来のカテゴリラベルではなく、感情のvalenceおよびarousalに対する微細な実数値スコアの予測手法を探求している。

  • チームは、与えられたaspectに対するスコアを予測するSubtask 1と、aspect、カテゴリ、意見、スコアを含む完全な感情詳細セットを抽出するSubtask 3に参加する。
  • 回帰タスクでは、Transformerベースのエンコーダーモデルの重み付きアンサンブルが使用される。
  • ロシア語の入力に対して、手法は大規模言語モデルを使用して合成された感情記述を生成することでデータを強化する。
  • 抽出タスクでは、デコーダーLLMが構造化予測を実行するようにファインチューニングされ、感情要素の特定と数値スコアの推定を同時に実行する。