Вопрос или проблема
Я недавно использовал пакет для выполнения Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) с помощью модели BERT.
Коротко, модель принимает два ввода:
- слова, которые составляют аспекты
- предложение, на котором мы хотим выполнить ABSA
Модель на основе BERT выдает список настроений с тремя целыми числами, представляющими положительные, нейтральные и отрицательные оценки.
Я хотел бы больше понять, как работает этот тип модели.
Я видел много публикаций на Medium, которые слишком общие, и читал некоторые статьи, которые объясняют базовое функционирование поверхностно.
Поэтому, если кто-то может подробно объяснить, как работает ABSA на основе BERT, это было бы признательно.
Спасибо!
Итак, из того, что я понял, есть два способа выполнения ABSA:
-
Обнаружение категории аспектов + Классификация настроения по категории аспектов
-
Извлечение целевого аспекта + Классификация настроения по целевому аспекту
ABSA с BERT включает использование предварительно обученной языковой модели BERT в качестве средства извлечения признаков для задачи контролируемого обучения. Затем модель настраивается на размеченном наборе. Например, рассмотрим набор отзывов, где каждый отзыв аннотирован с указываемым аспектом и настроением, связанным с аспектом.
Во время настройки BERT принимает текст отзыва как ввод и производит последовательность контекстуализированных встраиваний для каждого токена во вводе. Эти встраивания часто подаются в класификационную головку, которая предсказывает аспект и настроение отзыва.
Для выполнения ABSA обычно лучшая модель настраивается с использованием подхода многозадачного обучения, где модель обучается выполнять несколько связанных задач одновременно, таких как извлечение аспектов и классификация настроений. Этот подход позволяет модели изучать общие представления, которые могут улавливать как аспекты, так и информацию о настроениях в входном тексте.
В заключение, ABSA с BERT включает настройку предварительно обученной модели на размеченном наборе данных для обучения идентификации аспектов и настроений в отзывах. Контекстуализированные встраивания, генерируемые BERT, используются для улавливания смысла текста отзыва, а классификационная головка предсказывает аспект и настроение, связанные с каждым аспектом.
Ответ или решение
Аспект-ориентированный анализ настроений (ABSA) с использованием модели BERT представляется как передовой метод для анализа тональности текста с учётом конкретных аспектов. Давайте подробно разберём, как работает ABSA с BERT.
Введение в ABSA с использованием BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – это мощный языковой модель, разработанный для обработки текстовой информации с пониманием контекста. С его помощью можно анализировать, как пользователи воспринимают различные аспекты в тексте, например, выделяя тональность определённых характеристик товара или услуги в отзывах.
Основные подходы к ABSA
-
Обнаружение категории аспекта и классификация настроений:
В этом подходе определяются категории аспектов (например, качество, цена, обслуживание) и затем проводится классификация настроений для каждой категории. -
Извлечение цели аспекта и классификация настроений:
Здесь выделяются конкретные цели аспектов (например, "процессор" в тексте об устройстве), после чего анализируется настроение, связанное с этими целями.
Процесс работы с BERT для ABSA
-
Использование входных данных:
Модель BERT принимает на вход два ключевых компонента: текст, содержащий аспекты, и предложение, в котором необходимо провести анализ настроения. -
Контекстуализированные векторные представления:
BERT извлекает контекстуализированные векторные представления (эмбеддинги) для каждого токена во входном тексте, что позволяет модели улавливать тонкие нюансы и контекст предложения. -
Тонкая настройка (Fine-tuning):
После начальной стадии тренировки на большом корпусе текстов, BERT дообучается на специфической размеченной выборке (например, клиентские отзывы с указанием аспектов и их тональности). Это позволяет модели точно определять связи между аспектами и настроением. -
Многозадачное обучение:
Часто применяется метод многозадачного обучения, где модель обучается одновременно решать несколько связанных задач, таких как извлечение аспектов и классификация их настроения. Это способствует более глубокой интеграции и обмену знаниями между задачами. -
Предсказание результатов:
В результате работы модели, на выходе формируется список оценок настроения, состоящий из трёх значений. Эти значения указывают на степень положительности, нейтральности и негативности каждого аспекта в тексте.
Заключение
Использование BERT для ABSA позволяет не только извлекать аспекты из текста, но и оценивать их значение в контексте предложений. Это достигается за счёт использования богатых контекстуализированных эмбеддингов и эффективной настройки модели на специализированных данных. Таким образом, BERT становится мощным инструментом для анализа настроений, адаптированным под конкретные бизнес-задачи.