論文の概要: MEMD-ABSA: A Multi-Element Multi-Domain Dataset for Aspect-Based
Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16956v1
- Date: Thu, 29 Jun 2023 14:03:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-30 13:08:07.481046
- Title: MEMD-ABSA: A Multi-Element Multi-Domain Dataset for Aspect-Based
Sentiment Analysis
- Title(参考訳): MEMD-ABSA:アスペクトベース感性分析のための多要素マルチドメインデータセット
- Authors: Hongjie Cai, Nan Song, Zengzhi Wang, Qiming Xie, Qiankun Zhao, Ke Li,
Siwei Wu, Shijie Liu, Jianfei Yu, Rui Xia
- Abstract要約: 5つの領域にまたがる4つの要素をカバーする大規模マルチ要素マルチドメインデータセット(MEMD)を提案する。
複数のABSAサブタスクにおける生成的および非生成的ベースラインをオープンドメイン設定下で評価した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.959356414518957
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Aspect-based sentiment analysis is a long-standing research interest in the
field of opinion mining, and in recent years, researchers have gradually
shifted their focus from simple ABSA subtasks to end-to-end multi-element ABSA
tasks. However, the datasets currently used in the research are limited to
individual elements of specific tasks, usually focusing on in-domain settings,
ignoring implicit aspects and opinions, and with a small data scale. To address
these issues, we propose a large-scale Multi-Element Multi-Domain dataset
(MEMD) that covers the four elements across five domains, including nearly
20,000 review sentences and 30,000 quadruples annotated with explicit and
implicit aspects and opinions for ABSA research. Meanwhile, we evaluate
generative and non-generative baselines on multiple ABSA subtasks under the
open domain setting, and the results show that open domain ABSA as well as
mining implicit aspects and opinions remain ongoing challenges to be addressed.
The datasets are publicly released at \url{https://github.com/NUSTM/MEMD-ABSA}.
- Abstract(参考訳): アスペクトベースの感情分析は、意見マイニング分野における長年の研究関心であり、近年は、単純なABSAサブタスクからエンドツーエンドのマルチ要素ABSAタスクへと焦点を移している。
しかし、この研究で現在使われているデータセットは特定のタスクの個々の要素に限られており、通常ドメイン内の設定に焦点を当て、暗黙的な側面や意見を無視し、小さなデータスケールを持つ。
これらの課題に対処するために,ABSA 研究の明示的かつ暗黙的な側面と意見を付加した 2 万近いレビュー文と 3 万の四重項を含む 5 つの領域にわたる 4 つの要素を網羅する大規模マルチエレメント・マルチドメイン・データセット (MEMD) を提案する。
一方,複数のabsaサブタスクにおける生成ベースラインと非生成ベースラインをオープンドメイン設定下で評価し,オープンドメインのabsaと暗黙的な側面や意見のマイニングが課題であることを示した。
データセットは \url{https://github.com/NUSTM/MEMD-ABSA} で公開されている。
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