아랍어 관점 기반 감성 분석(ABSA)은 명시적으로 언급된 관점과 텍스트에 나타나지 않는 암시적 관점을 모두 파악해야 합니다.
연구 결과, 자국 아랍어 지식 그래프(KG)가 교차 언어 영어 KG보다 M-ABSA에서 +0.199, SemEval-2016에서 +0.251의 마이크로-F1 점수를 더 높게 기록했습니다.
태스크별 LLM 파인튜닝은 명시적 추출 마이크로-F1 점수를 0.13(제로샷)에서 0.66~0.76으로 향상시켜, 모델 규모보다 태스크 적응이 풍부한 형태론 언어에서 결정적인 역할을 합니다.