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Emerson P. Lopes, Gabriel A. Gomes, Alexandre Thurow Bender, Ricardo Araújo Kalid, Larissa A. de Freitas, Ulisses B. Corrêa
Este articulo presenta los resultados de ASQP-PT 2025, la competencia sobre Predicción de Cuádruplex de Aspecto-Sentimiento en portugués, realizada en IberLEF 2025. El equipo ABCD participó en las cuatro tareas, utilizando un enfoque de extremo a extremo basado en modelos encoder-decoder de transformers, ajustados específicamente para esta tarea. El equipo VerbaNexAI participó en la tarea de Extracción de Aspectos, con un enfoque basado en el ajuste fino de un modelo encoder transformers, planteado como un problema de etiquetado de secuencias. El equipo ABCD obtuvo una medida F de 0.46 en la tarea ASQP, superando la línea base de la competencia, que fue de 0.40 de medida F.
This paper reports the results of ASQP-PT 2025, the competition on Aspect-Sentiment Quadruple Prediction in Portuguese at IberLEF 2025. The ABCD Team participated in all four tasks, using an end-to-end approach based on encoderdecoder transformer models, fine-tuned for this task. The VerbaNexAI team participated in the Aspect Extraction task, with an approach based on fine-tuning a transformer encoder model as a sequence labeling problem. The ABCD Team obtained 0.46 of F-Measure in the ASQP task, surpassing the competition baseline of 0.40 F-Measure.
