論文の概要: A Survey on Aspect-Based Sentiment Analysis: Tasks, Methods, and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01054v1
• Date: Wed, 2 Mar 2022 12:01:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-03 23:02:17.355840
• Title: A Survey on Aspect-Based Sentiment Analysis: Tasks, Methods, and Challenges
• Title（参考訳）: アスペクトベース感情分析に関する調査研究 : 課題,方法,課題
• Authors: Wenxuan Zhang, Xin Li, Yang Deng, Lidong Bing, Wai Lam
• Abstract要約: ABSAは、側面レベルで人々の意見を分析し、理解することを目的としている。 我々は、感情要素の軸から既存の研究を組織するABSAの新しい分類法を提供する。 ABSAの事前学習言語モデルの利用状況を要約し、ABSAの性能を新たな段階に向上させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.97831696674075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As an important fine-grained sentiment analysis problem, aspect-based sentiment analysis (ABSA), aiming to analyze and understand people's opinions at the aspect level, has been attracting considerable interest in the last decade. To handle ABSA in different scenarios, various tasks have been introduced for analyzing different sentiment elements and their relations, including the aspect term, aspect category, opinion term, and sentiment polarity. Unlike early ABSA works focusing on a single sentiment element, many compound ABSA tasks involving multiple elements have been studied in recent years for capturing more complete aspect-level sentiment information. However, a systematic review of various ABSA tasks and their corresponding solutions is still lacking, which we aim to fill in this survey. More specifically, we provide a new taxonomy for ABSA which organizes existing studies from the axes of concerned sentiment elements, with an emphasis on recent advances of compound ABSA tasks. From the perspective of solutions, we summarize the utilization of pre-trained language models for ABSA, which improved the performance of ABSA to a new stage. Besides, techniques for building more practical ABSA systems in cross-domain/lingual scenarios are discussed. Finally, we review some emerging topics and discuss some open challenges to outlook potential future directions of ABSA.
• Abstract（参考訳）: 重要なきめ細かな感情分析問題として、アスペクトレベルで人々の意見を分析し理解することを目的としたアスペクトベース感情分析(absa)が、この10年でかなりの関心を集めている。 異なるシナリオでabsaを扱うために、アスペクト項、アスペクトカテゴリ、意見項、感情極性など、さまざまな感情要素とその関係を分析する様々なタスクが導入されている。 初期のABSAの作業は単一の感情要素に焦点を当てていたが、複数の要素を含む複雑なABSAタスクの多くは、より完全なアスペクトレベルの感情情報を取得するために近年研究されている。 しかし, 各種ABSAタスクとその対応ソリューションの体系的レビューはいまだ不十分であり, 本調査を補完することを目指している。 より具体的には、関連する感情要素の軸から既存の研究を組織するABSAの新しい分類法を提供し、最近の複合ABSAタスクの進歩に重点を置いている。 ソリューションの観点からは、ABSAの性能を新たな段階へと改善したABSAのための事前学習言語モデルの利用を要約する。 さらに、クロスドメイン/言語シナリオにおけるより実用的なABSAシステム構築手法についても論じる。 最後に,今後のABSAの方向性を展望する上で,今後の課題について検討する。

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