元智大學資訊管理學系第三十屆專題製作競賽網頁報告

本報告書總結了針對日文飯店評論的維度面向情感分析（Dimensional Aspect-Based Sentiment Analysis, DimABSA）的研究成果。本研究旨在超越傳統的定性情感分類，建立 一套運用 Valence (V: 愉悅-不快) 和 Arousal (A: 覺醒-鎮靜) 二維連續值（VA Score） 的定量分析方法。本研究最大的貢獻在於奠定了兩大基石： 首先，透過嚴格的手動標註作業，我們在日文評論中完成了「面向詞」、「評價詞」的結 構化提取，並賦予 VA 連續值，成功建立了涵蓋 DimABSA 全部三個子任務所需的高品質數 據集。 其次，我們針對複雜的結構化提取任務（三元組及四元組提取）引入了 LLM（Qwen 8B） 的指令微調方法，並成功地在 Subtask 2 實現了 cF1 0.4284，在 Subtask 3 實現了 cF1 0.3479，有力地證明了 LLM 在處理日文多維情感結構提取任務中的實用性。 儘管回歸任務（Subtask 1）中的最佳模型仍面臨 VA 預測趨勢相關性極低的挑戰，本研 究成功將日文評論分析的軸心轉移至情感強度的精確定量把握，為未來 DimABSA 領域的應 用與模型重構建立了實證基礎。