論文の概要: BAN-ABSA: An Aspect-Based Sentiment Analysis dataset for Bengali and it's baseline evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00288v1
• Date: Tue, 1 Dec 2020 06:09:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 06:17:14.725068
• Title: BAN-ABSA: An Aspect-Based Sentiment Analysis dataset for Bengali and it's baseline evaluation
• Title（参考訳）: BAN-ABSA:ベンガル語に対するアスペクトベース感性分析データセットとそのベースライン評価
• Authors: Mahfuz Ahmed Masum, Sheikh Junayed Ahmed, Ayesha Tasnim, Md Saiful Islam
• Abstract要約: 本稿では,高品質なベンガル語データセットであるBAN-ABSAについて述べる。 データセットは、ベンガルの有名なニュースポータルから収集された9,009のユニークなコメントから、2,619のポジティブ、4,721のネガティブ、1,669の中立データサンプルで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8793721044482612
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to the breathtaking growth of social media or newspaper user comments, online product reviews comments, sentiment analysis (SA) has captured substantial interest from the researchers. With the fast increase of domain, SA work aims not only to predict the sentiment of a sentence or document but also to give the necessary detail on different aspects of the sentence or document (i.e. aspect-based sentiment analysis). A considerable number of datasets for SA and aspect-based sentiment analysis (ABSA) have been made available for English and other well-known European languages. In this paper, we present a manually annotated Bengali dataset of high quality, BAN-ABSA, which is annotated with aspect and its associated sentiment by 3 native Bengali speakers. The dataset consists of 2,619 positive, 4,721 negative and 1,669 neutral data samples from 9,009 unique comments gathered from some famous Bengali news portals. In addition, we conducted a baseline evaluation with a focus on deep learning model, achieved an accuracy of 78.75% for aspect term extraction and accuracy of 71.08% for sentiment classification. Experiments on the BAN-ABSA dataset show that the CNN model is better in terms of accuracy though Bi-LSTM significantly outperforms CNN model in terms of average F1-score.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアや新聞のユーザーコメントの増加により、オンライン製品レビューのコメント、感情分析(SA)が研究者からかなりの関心を集めている。 ドメインの急速な増加により、SA作業は、文や文書の感情を予測するだけでなく、文や文書の様々な側面(すなわち、文書)について必要な詳細を提供することを目的としている。 アスペクトベースの感情分析)。 SAとアスペクトベースの感情分析(ABSA)のためのかなりの数のデータセットが、英語や他の有名なヨーロッパの言語で利用可能になっている。 本稿では,高品質なベンガル語データセットであるBAN-ABSAについて述べる。 データセットは、ベンガルの有名なニュースポータルから収集された9,009のユニークなコメントから、2,619のポジティブ、4,721のネガティブ、1,669の中立データサンプルで構成されている。 さらに、ディープラーニングモデルに着目したベースライン評価を行い、アスペクト項抽出の精度78.75%、感情分類の精度71.08%を実現した。 BAN-ABSAデータセットの実験では、平均F1スコアでCNNモデルよりも精度が良いが、Bi-LSTMはCNNモデルよりも優れていた。

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