Mezijazyčná aspektově orientovaná analýza sentimentu

Abstract

Tato práce se zaměřuje na mezijazyčnou aspektově orientovanou analýzu sentimentu (ABSA), která je na rozdíl od jednojazyčné ABSA málo probádanou oblastí. V této práci jsou navrženy dvě metody, které lze použít jak s tradičním trénováním (fine-tuning), tak s použitím techniky zvané "prompting". První metodou je sequence-to-sequence metoda pro řešení více úloh ABSA současně a překonává předchozí state-of-the-art výsledky na referenčních datasetech. Prompting výrazně zlepšuje úspěšnost modelu T5 a jeho vícejazyčné verze, což vedlo k nejlepším celkovým výsledkům mezi testovanými modely. Slibné jsou také nejlepší mezijazyčné výsledky. Druhá metoda klasifikuje polarity sentimentu aspektových výrazů a kategorií, přičemž stanovuje nové nejlepší výsledky ve více jazycích a dosahuje vynikajících mezijazyčných výsledků, často v rozmezí 2 % od jednojazyčných výsledků. Kromě toho tato práce představuje nově anotovaný český dataset pro ABSA.