Zum Inhalt

2025 | OriginalPaper | Buchkapitel

Efficient Aspect-Based Sentiment Analysis for Conversational Recommendation Based on a Distilled TinyBERT Model

verfasst von : Mourad Jbene, Mourad Raif, Smail Tigani, Abdellah Chehri, Rachid Saadane

Erschienen in: Innovations in Smart Cities Applications Volume 8

Verlag: Springer Nature Switzerland

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Die aspektbasierte Stimmungsanalyse (ABSA) hat sich als zentrale Aufgabe in der feinkörnigen Stimmungsanalyse erwiesen, die detaillierte Einblicke in die Meinungen der Nutzer in verschiedenen Anwendungen ermöglicht. Traditionelle Methoden und Deep-Learning-Modelle, insbesondere transformatorbasierte Architekturen wie BERT, haben ABSA deutlich weiterentwickelt, aber oft auf Kosten hoher Rechenanforderungen. Dieses Kapitel befasst sich mit der Integration von ABSA in Empfehlungssysteme für Gespräche, die eine dynamische und reaktionsschnelle Stimmungsanalyse erfordern. Die vorgeschlagene Methodik nutzt ein destilliertes TinyBERT-Modell und balanciert hohe Genauigkeit mit rechnerischer Effizienz aus. Anhand eines Rahmenwerks zur Wissensdestillation zeigt das Kapitel, wie ein kleineres, effizienteres Modell eine Leistung erreichen kann, die mit größeren Transformatorenmodellen vergleichbar ist. Der Versuchsaufbau unter Verwendung des INSPIRED-Datensatzes zeigt die Effektivität dieses Ansatzes und unterstreicht sein Potenzial für Echtzeitanwendungen. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über zukünftige Richtungen und betont die Notwendigkeit einer dynamischen Anpassung an neue Aspekte in sich ständig weiterentwickelnden Gesprächsumgebungen.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Literatur
Dieser Inhalt ist nur sichtbar, wenn du eingeloggt bist und die entsprechende Berechtigung hast.
Metadaten
Titel
Efficient Aspect-Based Sentiment Analysis for Conversational Recommendation Based on a Distilled TinyBERT Model
verfasst von
Mourad Jbene
Mourad Raif
Smail Tigani
Abdellah Chehri
Rachid Saadane
Copyright-Jahr
2025
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-88653-9_63