論文の概要: Survey of Aspect-based Sentiment Analysis Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05232v1
• Date: Mon, 11 Apr 2022 16:23:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-12 14:24:33.907618
• Title: Survey of Aspect-based Sentiment Analysis Datasets
• Title（参考訳）: アスペクトベース感情分析データセットの調査
• Authors: Siva Uday Sampreeth Chebolu, Franck Dernoncourt, Nedim Lipka, Thamar Solorio
• Abstract要約: アスペクトベースの感情分析(ABSA)は、ユーザ生成レビューの分析を必要とする自然言語処理の問題である。 本研究では,自律型ABSAシステムの学習・評価に使用できるコーパスデータベースを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.198290340858556
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Aspect-based sentiment analysis (ABSA) is a natural language processing problem that requires analyzing user-generated reviews in order to determine: a) The target entity being reviewed, b) The high-level aspect to which it belongs, and c) The sentiment expressed toward the targets and the aspects. Numerous yet scattered corpora for ABSA make it difficult for researchers to quickly identify corpora best suited for a specific ABSA subtask. This study aims to present a database of corpora that can be used to train and assess autonomous ABSA systems. Additionally, we provide an overview of the major corpora concerning the various ABSA and its subtasks and highlight several corpus features that researchers should consider when selecting a corpus. We conclude that further large-scale ABSA corpora are required. Additionally, because each corpus is constructed differently, it is time-consuming for researchers to experiment with a novel ABSA algorithm on many corpora and often employ just one or a few corpora. The field would benefit from an agreement on a data standard for ABSA corpora. Finally, we discuss the advantages and disadvantages of current collection approaches and make recommendations for future ABSA dataset gathering.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベース感情分析(Aspect-based sentiment analysis、ABSA)は、ユーザ生成レビューの分析を必要とする自然言語処理の問題である。 a) 審査対象の実体 b)それが属する上位の局面,及び c) 目標及び側面に対して表現された感情。 ABSAの多くの散在したコーパスは、研究者が特定のABSAサブタスクに適したコーパスを素早く特定することが困難である。 本研究の目的は,自律型absaシステムの訓練と評価に使用できるコーパスのデータベースを提供することである。 さらに,様々なABSAとそのサブタスクに関する主要なコーパスの概要と,コーパスを選択する際に考慮すべきいくつかのコーパスの特徴について概説する。 さらに大規模なABSAコーパスが必要であると結論付けている。 さらに、各コーパスは異なる構成であるため、研究者が新しいABSAアルゴリズムを多くのコーパスで実験するのに時間がかかる。 この分野はABSAコーパスのデータ標準に関する合意の恩恵を受けるだろう。 最後に,現在の収集手法の利点と欠点について考察し,今後のABSAデータセット収集を推奨する。

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