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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05232v5
• Date: Thu, 21 Sep 2023 17:35:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 20:25:34.185446
• 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。 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を困難にしている。 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）: 55.61047894397937
• 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 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 identify corpora best suited for a specific ABSA subtask quickly. 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 for ABSA and its subtasks and highlight several features that researchers should consider when selecting a corpus. Finally, we discuss the advantages and disadvantages of current collection approaches and make recommendations for future corpora creation. This survey examines 65 publicly available ABSA datasets covering over 25 domains, including 45 English and 20 other languages datasets.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベースの感情分析(ABSA)は、自然言語処理の問題であり、ユーザー生成レビューを分析する必要がある。 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,absaの主要コーパスとそのサブタスクの概要を述べ,コーパス選択時に研究者が考慮すべきいくつかの特徴を強調する。 最後に,現在の収集手法の利点と欠点について考察し,今後のコーパス作成を推奨する。 この調査では、45の英語および20の言語データセットを含む25のドメインをカバーする、65の公開ABSAデータセットを調査している。

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