[2H5-OS-2b] OS-2

4:00 PM - 4:15 PM JST(7:00 AM - 7:15 AM UTC)

[2H5-OS-2b-03] Exploring an Embedding Model Using Ternary Sentiment for the Economic Domain

〇Eriya Haruna¹, Naoki Shishido¹, Atsushi Keyaki¹ (1. Hitotsubashi University)

Keywords:

Contrastive Learning,Embedding Representation,Sentiment,Economic Text

センチメントを考慮した埋め込みモデルによって後段のセンチメント分析の性能を向上させることができることが報告されているものの，既存手法ではセンチメントとして positive/negative の 2 値を扱っている．その一方で，分析対象によっては，より細粒度のセンチメントを区別して利用することが望ましい状況が存在する．そこで本研究では，多段階のセンチメントが付与された経済テキストである景気ウォッチャー調査を対象として，既存手法を拡張して 3 値のセンチメント (positive/neutral/negative) による学習を行う．3 値分類の評価実験の結果，提案手法は macro-F1 の指標でベースライン手法と比較して 5.9% の性能向上を達成した．