論文の概要: ASAP: A Chinese Review Dataset Towards Aspect Category Sentiment Analysis and Rating Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06605v1
• Date: Thu, 11 Mar 2021 11:00:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-12 14:48:31.946623
• Title: ASAP: A Chinese Review Dataset Towards Aspect Category Sentiment Analysis and Rating Prediction
• Title（参考訳）: ASAP: カテゴリの感情分析とレーティング予測に関する中国のレビューデータセット
• Authors: Jiahao Bu, Lei Ren, Shuang Zheng, Yang Yang, Jingang Wang, Fuzheng Zhang, Wei Wu
• Abstract要約: アスペクトカテゴリ感情分析(ACSA)とレビューレーティング予測(RP)は、きめ細やかな感情極性を検出するための2つの重要なタスクです。 弊社は、中国の大手オンラインオフライン(O2O)電子商取引プラットフォームから、中国のレストランレビューデータセットtextbfASAPを46,730ドルで提供した。 ACSAとRPの直感的かつ効果的なジョイントモデルを提案します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.211725807479686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sentiment analysis has attracted increasing attention in e-commerce. The sentiment polarities underlying user reviews are of great value for business intelligence. Aspect category sentiment analysis (ACSA) and review rating prediction (RP) are two essential tasks to detect the fine-to-coarse sentiment polarities. %Considering the sentiment of the aspects(ACSA) and the overall review rating(RP) simultaneously has the potential to improve the overall performance. ACSA and RP are highly correlated and usually employed jointly in real-world e-commerce scenarios. While most public datasets are constructed for ACSA and RP separately, which may limit the further exploitation of both tasks. To address the problem and advance related researches, we present a large-scale Chinese restaurant review dataset \textbf{ASAP} including $46,730$ genuine reviews from a leading online-to-offline (O2O) e-commerce platform in China. Besides a $5$-star scale rating, each review is manually annotated according to its sentiment polarities towards $18$ pre-defined aspect categories. We hope the release of the dataset could shed some light on the fields of sentiment analysis. Moreover, we propose an intuitive yet effective joint model for ACSA and RP. Experimental results demonstrate that the joint model outperforms state-of-the-art baselines on both tasks.
• Abstract（参考訳）: 感情分析はeコマースで注目を集めている。 ユーザーレビューの根底にある感情極性は、ビジネスインテリジェンスにとって大きな価値です。 アスペクトカテゴリ感情分析(ACSA)とレビューレーティング予測(RP)は、きめ細やかな感情極性を検出するための2つの重要なタスクです。 %アスペクト(ACSA)と全体レビュー評価(RP)の感情を考慮すると、同時に全体的なパフォーマンスを向上させる可能性があります。 ACSAとRPは高い相関関係にあり、現実のeコマースのシナリオで通常共同で使用される。 ほとんどの公開データセットはACSAとRPのために別々に構築されているが、両方のタスクのさらなる利用を制限する可能性がある。 問題と研究の進展に対処するため、中国の大手オンライン・ツー・オフライン(O2O)電子商取引プラットフォームからの本格的なレビュー46,730ドルを含む大規模な中国レストランレビューデータセット \textbf{ASAP}を提示します。 5ドルの星スケールのレーティングに加えて、各レビューは18ドルの事前定義されたアスペクトカテゴリに対する感情の極性に応じて手動で注釈付けされる。 データセットのリリースが感情分析の分野に光を当ててくれることを願っています。 さらに,ACSAとRPの直感的かつ効果的な関節モデルを提案する。 実験の結果,ジョイントモデルが両タスクの最先端ベースラインを上回ることがわかった。

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