論文の概要: Aspect-Based Sentiment Analysis in Education Domain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01429v1
- Date: Sat, 3 Oct 2020 21:51:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-11 08:44:49.915683
- Title: Aspect-Based Sentiment Analysis in Education Domain
- Title（参考訳）: 教育領域におけるアスペクトベース感性分析
- Authors: Rinor Hajrizi and Krenare Pireva Nu\c{c}i
- Abstract要約: 我々は、ABSAにおける既存の研究の総合的なレビューを行い、教育分野に焦点をあてる。
ABSAは、広範囲のドメインで有用であることが分かってきた。
コース、教授、教育方法論について、学生がどんなことを好み、最も気に入らないかを理解し、発見できることは、各機関にとって非常に重要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Analysis of a large amount of data has always brought value to institutions
and organizations. Lately, people's opinions expressed through text have become
a very important aspect of this analysis. In response to this challenge, a
natural language processing technique known as Aspect-Based Sentiment Analysis
(ABSA) has emerged. Having the ability to extract the polarity for each aspect
of opinions separately, ABSA has found itself useful in a wide range of
domains. Education is one of the domains in which ABSA can be successfully
utilized. Being able to understand and find out what students like and don't
like most about a course, professor, or teaching methodology can be of great
importance for the respective institutions. While this task represents a unique
NLP challenge, many studies have proposed different approaches to tackle the
problem. In this work, we present a comprehensive review of the existing work
in ABSA with a focus in the education domain. A wide range of methodologies are
discussed and conclusions are drawn.
- Abstract（参考訳）: 大量のデータの分析は常に機関や組織に価値をもたらしてきた。
近年、テキストで表現された人々の意見は、この分析の非常に重要な側面となっている。
この課題に対応するために、Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)として知られる自然言語処理技術が登場した。
ABSAは意見のそれぞれの側面の極性を別々に抽出する能力を持っているため、幅広い領域において有用であることが分かってきた。
教育はABSAをうまく活用できる領域の1つである。
コース、教授、教育方法論について、学生が好きなものを理解して、あまり好きでないものを見つけ出すことは、各機関にとって非常に重要である。
このタスクはユニークなnlpチャレンジであるが、多くの研究がこの問題に取り組むための異なるアプローチを提案している。
本稿では、ABSAにおける既存の研究の総合的なレビューを、教育分野に焦点をあてて紹介する。
幅広い方法論が議論され、結論が導かれる。
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