論文の概要: Challenges for Open-domain Targeted Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06893v2
• Date: Fri, 15 Apr 2022 06:08:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-18 11:22:23.613642
• Title: Challenges for Open-domain Targeted Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: オープンドメイン目標感分析の課題
• Authors: Yun Luo and Hongjie Cai and Linyi Yang and Yanxia Qin and Rui Xia and Yue Zhang
• Abstract要約: そこで本研究では、6,013個の人間ラベル付きデータからなる新しいデータセットを提案する。 また、文書中の完全な感情情報を抽出するためのネストされたターゲットアノテーションスキーマも提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.61943346030794
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since previous studies on open-domain targeted sentiment analysis are limited in dataset domain variety and sentence level, we propose a novel dataset consisting of 6,013 human-labeled data to extend the data domains in topics of interest and document level. Furthermore, we offer a nested target annotation schema to extract the complete sentiment information in documents, boosting the practicality and effectiveness of open-domain targeted sentiment analysis. Moreover, we leverage the pre-trained model BART in a sequence-to-sequence generation method for the task. Benchmark results show that there exists large room for improvement of open-domain targeted sentiment analysis. Meanwhile, experiments have shown that challenges remain in the effective use of open-domain data, long documents, the complexity of target structure, and domain variances.
• Abstract（参考訳）: 従来,オープンドメインを対象とした感情分析はデータセット領域の多様性や文レベルに制限されていたため,興味や文書レベルのトピックでデータ領域を拡張するために,6,013人のラベル付きデータからなる新しいデータセットを提案する。 さらに,文書の完全な感情情報を抽出するためのネスト化されたターゲットアノテーションスキーマを提供し,オープンドメインターゲット感情分析の実用性と有効性を高める。 さらに,タスクのシーケンス・ツー・シーケンス生成法において,事前学習したモデルBARTを利用する。 ベンチマークの結果,オープンドメイン型感情分析の改善の余地は大きいことがわかった。 一方、実験では、オープンドメインデータ、長いドキュメント、ターゲット構造の複雑さ、ドメイン分散の効果的な利用に課題が残っていることが示されている。

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