論文の概要: A Survey on Aspect-Based Sentiment Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14266v1
• Date: Sun, 27 Mar 2022 10:15:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 14:10:15.966953
• Title: A Survey on Aspect-Based Sentiment Classification
• Title（参考訳）: アスペクトベース感性分類に関する調査
• Authors: Gianni Brauwers and Flavius Frasincar
• Abstract要約: アスペクトベースの感情分類(ABSC)は、テキスト文書や文章から非常にきめ細かい感情情報を自動抽出することを可能にする。 ABSCモデルを知識ベース、機械学習、ハイブリッドモデルという3つの主要なカテゴリに分類する新しい分類法が提案されている。 トランスフォーマーモデルに基づくモデルや知識ベースを組み込んだハイブリッドディープラーニングモデルなど、最先端のABSCモデルについて議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.5537115673774275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the constantly growing number of reviews and other sentiment-bearing texts on the Web, the demand for automatic sentiment analysis algorithms continues to expand. Aspect-based sentiment classification (ABSC) allows for the automatic extraction of highly fine-grained sentiment information from text documents or sentences. In this survey, the rapidly evolving state of the research on ABSC is reviewed. A novel taxonomy is proposed that categorizes the ABSC models into three major categories: knowledge-based, machine learning, and hybrid models. This taxonomy is accompanied with summarizing overviews of the reported model performances, and both technical and intuitive explanations of the various ABSC models. State-of-the-art ABSC models are discussed, such as models based on the transformer model, and hybrid deep learning models that incorporate knowledge bases. Additionally, various techniques for representing the model inputs and evaluating the model outputs are reviewed. Furthermore, trends in the research on ABSC are identified and a discussion is provided on the ways in which the field of ABSC can be advanced in the future.
• Abstract（参考訳）: Web上でのレビューや、その他の感情的テキストの増加に伴い、自動感情分析アルゴリズムの需要は拡大し続けている。 アスペクトベースの感情分類(ABSC)は、テキスト文書や文章から非常にきめ細かい感情情報を自動抽出することができる。 本調査では,ABSC研究の急速な発展状況について概説する。 ABSCモデルを知識ベース、機械学習、ハイブリッドモデルという3つの主要なカテゴリに分類する新しい分類法が提案されている。 この分類法には、報告されたモデル性能の概要と、様々なABSCモデルの技術的および直感的な説明が伴う。 トランスフォーマーモデルに基づくモデルや知識ベースを組み込んだハイブリッドディープラーニングモデルなど,最先端のabscモデルについて議論した。 さらに、モデル入力を表現し、モデル出力を評価するための様々な技術についてレビューする。 さらに,ABSC研究の動向を把握し,今後ABSCの分野を前進させる方法について議論する。

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