[3Yin2] インタラクティブセッション1

[3Yin2-26] BERTを用いた言語横断型評判分析手法の比較

〇吉野 弘泰¹、古宮 嘉那子² (1.東京農工大学 工学部 知能情報システム工学科、2.東京農工大学 工学研究院)

キーワード：言語横断、評判分析、BERT

本研究では，訓練データが少ない言語の商品レビューの評点予測について，三種のBERTを用いた言語横断型の手法の性能比較を行う．評判分析はレビューの評価を予測するタスクであるが，データが少ない言語を対象とする場合，訓練データの不足から精度が低くなりがちである．こうした問題に対し，多くのデータが入手可能である他の言語のレビューを言語横断的に用いる手法が研究されている．また，近年，事前学習済みモデルであるBERTをfine-tuningする手法が高い性能を示している．そこで本研究では，大量の英語データと少量の日本語データを用い，BERTを用いた言語横断型の手法を三通り試してその性能を比較した．具体的には，転移学習済み英語BERTに日本語を機械翻訳したテストデータを渡す手法A，日本語BERTに英語を機械翻訳した訓練データを渡し学習させる手法B，多言語入力対応のBERTに英語と日本語の対訳を訓練データとして渡し学習させる手法Cの三手法を試した．少量の日本語データのみで日本語BERTを利用したベースラインモデルと比較し，手法A， Cは性能を落としたが，手法Bは性能を向上させることが分かった．