論文の概要: OATS: Opinion Aspect Target Sentiment Quadruple Extraction Dataset for Aspect-Based Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13297v2
• Date: Wed, 6 Mar 2024 16:33:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 18:04:46.113656
• Title: OATS: Opinion Aspect Target Sentiment Quadruple Extraction Dataset for Aspect-Based Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: OATS:アスペクトに基づく知覚分析のためのターゲット4重項抽出データセット
• Authors: Siva Uday Sampreeth Chebolu and Franck Dernoncourt and Nedim Lipka and 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内の異なる要素に特有の感情を理解する。 OATSデータセットは3つの新しいドメインを包含し,27,470の文レベルと17,092のレビューレベルから構成される。 私たちのイニシアチブは、レストランやラップトップのようなよく知られたドメイン、複雑な四重項抽出タスクのための限られたデータ、時には文とレビューレベルの感情の相乗効果の監視といった、特定の観察されたギャップを埋めることを目指しています。
• 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) delves into understanding sentiments specific to distinct elements within a user-generated review. It aims to analyze user-generated reviews to determine a) the target entity being reviewed, b) the high-level aspect to which it belongs, c) the sentiment words used to express the opinion, and d) the sentiment expressed toward the targets and the aspects. While various benchmark datasets have fostered advancements in ABSA, they often come with domain limitations and data granularity challenges. Addressing these, we introduce the OATS dataset, which encompasses three fresh domains and consists of 27,470 sentence-level quadruples and 17,092 review-level tuples. Our initiative seeks to bridge specific observed gaps: the recurrent focus on familiar domains like restaurants and laptops, limited data for intricate quadruple extraction tasks, and an occasional oversight of the synergy between sentence and review-level sentiments. Moreover, to elucidate OATS's potential and shed light on various ABSA subtasks that OATS can solve, we conducted experiments, establishing initial baselines. We hope the OATS dataset augments current resources, paving the way for an encompassing exploration of ABSA (https://github.com/RiTUAL-UH/OATS-ABSA).
• Abstract（参考訳）: アスペクトベースの感情分析(ABSA)は、ユーザ生成レビュー内の異なる要素に特有の感情を理解する。 ユーザー生成レビューを分析して判断する a) 審査対象の実体 b)それが属するハイレベルな側面 c) 意見を表現するために用いられる感情語,及び d) 目標及び側面に対して表現された感情 さまざまなベンチマークデータセットがabsaの発展を促進する一方で、ドメインの制限やデータの粒度の課題がしばしば伴う。 OATSデータセットは3つの新しいドメインを含み,27,470の文レベルと17,092のレビューレベルタプルから構成される。 レストランやラップトップなどのおなじみのドメインへの再帰的な集中、複雑な4倍数抽出タスクのための限られたデータ、文章とレビューレベルの感情のシナジーを時々監視するといった、特定のギャップを埋めることを目指しています。 さらに、OATSのポテンシャルを解明し、OATSが解決できる様々なABSAサブタスクに光を当てるために、実験を行い、最初のベースラインを確立した。 OATSデータセットが現在のリソースを増やし、ABSA(https://github.com/RiTUAL-UH/OATS-ABSA)を包括的に探索する道を開くことを願っています。

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