論文の概要: Entity-Aspect-Opinion-Sentiment Quadruple Extraction for Fine-grained Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16678v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 10:50:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 18:43:20.590761
• Title: Entity-Aspect-Opinion-Sentiment Quadruple Extraction for Fine-grained Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: 微粒化感度解析のためのエンティティ・アスペクト・オピニオン・センサ・クアドルプル抽出
• Authors: Dan Ma, Jun Xu, Zongyu Wang, Xuezhi Cao, Yunsen Xian
• Abstract要約: 我々はEASQE(Entity-Aspect-Opinion-Sentiment Quadruple extract)と呼ばれる新しいタスクを提案する。 ABSAタスクにおける情報損失、非排他的アノテーション、意見誤解を避けるため、アスペクト用語を階層的にエンティティとアスペクトに分解することを目的としている。 我々はTrigger-Opinionの4つのデータセットとソースコードを公開し、この分野のさらなる研究を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.535742200587217
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Product reviews often contain a large number of implicit aspects and object-attribute co-existence cases. Unfortunately, many existing studies in Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) have overlooked this issue, which can make it difficult to extract opinions comprehensively and fairly. In this paper, we propose a new task called Entity-Aspect-Opinion-Sentiment Quadruple Extraction (EASQE), which aims to hierarchically decompose aspect terms into entities and aspects to avoid information loss, non-exclusive annotations, and opinion misunderstandings in ABSA tasks. To facilitate research in this new task, we have constructed four datasets (Res14-EASQE, Res15-EASQE, Res16-EASQE, and Lap14-EASQE) based on the SemEval Restaurant and Laptop datasets. We have also proposed a novel two-stage sequence-tagging based Trigger-Opinion framework as the baseline for the EASQE task. Empirical evaluations show that our Trigger-Opinion framework can generate satisfactory EASQE results and can also be applied to other ABSA tasks, significantly outperforming state-of-the-art methods. We have made the four datasets and source code of Trigger-Opinion publicly available to facilitate further research in this area.
• Abstract（参考訳）: 製品レビューには、しばしば多くの暗黙的な側面とオブジェクト属性の共存ケースが含まれている。 残念ながら、Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) の既存の研究の多くがこの問題を見落としており、総合的かつ公平に意見を取り出すのが困難である。 本稿では,情報損失や非排他的アノテーション,意見誤解を避けるために,アスペクト項をエンティティやアスペクトに階層的に分解することを目的とした,entity-aspect-opinion-sentiment quadruple extraction(easqe)と呼ばれる新しいタスクを提案する。 このタスクの研究を容易にするために、SemEval RestaurantとLaptopのデータセットに基づいた4つのデータセット(Res14-EASQE、Res15-EASQE、Res16-EASQE、Lap14-EASQE)を構築した。 EASQEタスクのベースラインとして、2段階のシーケンスタグに基づくTrigger-Opinionフレームワークも提案している。 実験的な評価から,我々のTrigger-Opinionフレームワークは満足なERSQE結果を生成することができ,他のABSAタスクにも適用可能であることが示唆された。 我々はTrigger-Opinionの4つのデータセットとソースコードを公開し、この分野のさらなる研究を促進する。

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