論文の概要: PyABSA: Open Framework for Aspect-based Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01368v1
• Date: Tue, 2 Aug 2022 11:27:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-03 13:07:55.721729
• Title: PyABSA: Open Framework for Aspect-based Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: PyABSA: アスペクトベースの知覚分析のためのオープンフレームワーク
• Authors: Heng Yang and Ke Li
• Abstract要約: PyABSAはAspectベースの感情分析のためのオープンソースのフレームワークである。 アスペクト項抽出、アスペクト感情分類、テキスト分類などが含まれる。 PyABSAには、アプリケーションと研究のための21の強化ABSAデータセットから180K以上のABSAインスタンスが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.772780082672316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aspect-based sentiment analysis (ABSA) has become a prevalent task in recent years. However, the absence of a unified framework in the present ABSA research makes it challenging to compare different models' performance fairly. Therefore, we created an open-source ABSA framework, namely PYABSA. Besides, previous efforts usually neglect the precursor aspect term extraction (ASC) subtask and focus on the aspect sentiment classification (ATE) subtask. Compared to previous works, PYABSA includes the features of aspect term extraction, aspect sentiment classification, and text classification, while multiple ABSA subtasks can be adapted to PYABSA owing to its modular architecture. To facilitate ABSA applications, PYABSAseamless integrates multilingual modelling, automated dataset annotation, etc., which are helpful in deploying ABSA services. In ASC and ATE, PYABSA provides up to 33 and 7 built-in models, respectively, while all the models provide quick training and instant inference. Besides, PYABSA contains 180K+ ABSA instances from 21 augmented ABSA datasets for applications and studies. PyABSA is available at https://github.com/yangheng95/PyABSA
• Abstract（参考訳）: 近年,アスペクトベース感情分析(ABSA)が主流となっている。 しかし、現在のABSA研究に統一されたフレームワークがないため、異なるモデルのパフォーマンスを公平に比較することは困難である。 そこで我々はPYABSAというオープンソースのABSAフレームワークを開発した。 さらに、以前の取り組みは、通常、前駆的なアスペクト項抽出(ASC)サブタスクを無視し、アスペクト感性分類(ATE)サブタスクにフォーカスする。 PYABSAはアスペクト項抽出、アスペクト感性分類、テキスト分類の機能を備えており、ABSAのサブタスクはモジュラーアーキテクチャのためにPYABSAに適応することができる。 ABSAアプリケーションを容易にするために、PYABSAseamlessは、ABSAサービスのデプロイに役立つ多言語モデリング、自動データセットアノテーションなどを統合する。 ASCとATEでは、PYABSAは最大33と7のビルトインモデルを提供し、全てのモデルは迅速なトレーニングとインスタント推論を提供する。 PYABSAには、アプリケーションと研究のための21の強化ABSAデータセットから180K以上のABSAインスタンスが含まれている。 PyABSAはhttps://github.com/yangheng95/PyABSAで利用可能である。

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