論文の概要: Overview of the VLSP 2023 -- ComOM Shared Task: A Data Challenge for
Comparative Opinion Mining from Vietnamese Product Reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13613v1
- Date: Wed, 21 Feb 2024 08:29:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-22 16:18:48.624145
- Title: Overview of the VLSP 2023 -- ComOM Shared Task: A Data Challenge for
Comparative Opinion Mining from Vietnamese Product Reviews
- Title（参考訳）: VLSP 2023 -- ComOM Shared Task: A data Challenge for Comparison Opinion Mining from Vietnam Product Reviews
- Authors: Hoang-Quynh Le, Duy-Cat Can, Khanh-Vinh Nguyen and Mai-Vu Tran
- Abstract要約: 本稿ではベトナム製品レビュー共有タスク(ComOM)における比較オピニオンマイニングの概要を概観する。
この共有課題の主な目的は、ベトナムの製品レビューから比較意見を引き出す技術を開発することにより、自然言語処理の分野を前進させることである。
非比較文が7427ドル、比較文が2468ドル、文書が1798ドルである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6827423171182151
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a comprehensive overview of the Comparative Opinion
Mining from Vietnamese Product Reviews shared task (ComOM), held as part of the
10$^{th}$ International Workshop on Vietnamese Language and Speech Processing
(VLSP 2023). The primary objective of this shared task is to advance the field
of natural language processing by developing techniques that proficiently
extract comparative opinions from Vietnamese product reviews. Participants are
challenged to propose models that adeptly extract a comparative "quintuple"
from a comparative sentence, encompassing Subject, Object, Aspect, Predicate,
and Comparison Type Label. We construct a human-annotated dataset comprising
$120$ documents, encompassing $7427$ non-comparative sentences and $2468$
comparisons within $1798$ sentences. Participating models undergo evaluation
and ranking based on the Exact match macro-averaged quintuple F1 score.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ベトナム語と音声処理に関する10$^{th}$ International Workshop on Vietnam Language and Speech Processing (VLSP 2023)の一部として開催された,ベトナム製品レビュー共有タスク(ComOM)における比較オピニオンマイニングの概要を紹介する。
本課題の主な目的は,ベトナムの製品レビューから比較意見を引き出す技術を開発することにより,自然言語処理の分野を前進させることである。
参加者は、被験者、対象、アスペクト、述語、比較タイプラベルを包含する比較文から、しばしば比較「クインタプル」を抽出するモデルを提案する。
人間の注釈付きデータセットは、ドキュメントが120ドル、非比較文が7427ドル、比較文が2468ドルです。
Exact match macro-averaged quintuple F1 score に基づいて評価とランク付けを行う。
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