論文の概要: PyABSA: A Modularized Framework for Reproducible Aspect-based Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01368v3
• Date: Tue, 22 Aug 2023 22:52:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 19:06:28.392030
• Title: PyABSA: A Modularized Framework for Reproducible Aspect-based Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: PyABSA: 再現可能なアスペクトベースの知覚分析のためのモジュール化フレームワーク
• Authors: Heng Yang, Chen Zhang and Ke Li
• Abstract要約: 再現可能なABSAのためにPyTorch上に構築されたモジュール化されたフレームワークを提案する。 PyABSAはアスペクト項抽出、アスペクト感情分類、エンドツーエンドのアスペクトベース感情分析など、いくつかのABSAサブタスクをサポートしている。 ほんの数行のコードで、特定のデータセットのモデルの結果を再現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.480570126341323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advancement of aspect-based sentiment analysis (ABSA) has urged the lack of a user-friendly framework that can largely lower the difficulty of reproducing state-of-the-art ABSA performance, especially for beginners. To meet the demand, we present \our, a modularized framework built on PyTorch for reproducible ABSA. To facilitate ABSA research, PyABSA supports several ABSA subtasks, including aspect term extraction, aspect sentiment classification, and end-to-end aspect-based sentiment analysis. Concretely, PyABSA integrates 29 models and 26 datasets. With just a few lines of code, the result of a model on a specific dataset can be reproduced. With a modularized design, PyABSA can also be flexibly extended to considered models, datasets, and other related tasks. Besides, PyABSA highlights its data augmentation and annotation features, which significantly address data scarcity. All are welcome to have a try at \url{https://github.com/yangheng95/PyABSA}.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベース感情分析(ABSA)の進歩は、特に初心者にとって、最先端のABSAパフォーマンスを再現することの難しさを大幅に軽減できる、ユーザフレンドリーなフレームワークの欠如を促している。 要求を満たすため、再現可能なABSAのためにPyTorch上に構築されたモジュール化されたフレームワークである \our を提示する。 ABSAの研究を促進するために、PyABSAはアスペクト項抽出、アスペクト感情分類、エンドツーエンドのアスペクトベースの感情分析を含むいくつかのABSAサブタスクをサポートしている。 具体的には、29のモデルと26のデータセットを統合する。 ほんの数行のコードで、特定のデータセットのモデルの結果を再現することができる。 モジュール化された設計により、PyABSAは、考慮されたモデル、データセット、その他の関連するタスクに柔軟に拡張できる。 さらにPyABSAは、データの不足に対処するデータ拡張とアノテーション機能を強調している。 誰もが、 \url{https://github.com/yangheng95/PyABSA}を試してみることを歓迎している。

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