論文の概要: CARBD-Ko: A Contextually Annotated Review Benchmark Dataset for
Aspect-Level Sentiment Classification in Korean
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15046v1
- Date: Fri, 23 Feb 2024 01:49:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-26 16:01:49.318256
- Title: CARBD-Ko: A Contextually Annotated Review Benchmark Dataset for
Aspect-Level Sentiment Classification in Korean
- Title（参考訳）: carbd-ko: 韓国におけるアスペクトレベルの感情分類のための文脈的に注釈付きレビューベンチマークデータセット
- Authors: Dongjun Jang, Jean Seo, Sungjoo Byun, Taekyoung Kim, Minseok Kim,
Hyopil Shin
- Abstract要約: 本稿では,事前学習言語モデル(PLM)におけるアスペクトベース感情分類(ABSC)による課題について検討する。
本稿では、アスペクト固有とアスペクト非依存の感情分類を区別するために、アスペクトとデュアルタグの極性を組み込んだベンチマークデータセットであるCARBD-Koを紹介する。
実験結果から,両極性を正確に予測することの難しさを浮き彫りにし,文脈的感情分析モデルの重要性を浮き彫りにした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2146698079532867
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper explores the challenges posed by aspect-based sentiment
classification (ABSC) within pretrained language models (PLMs), with a
particular focus on contextualization and hallucination issues. In order to
tackle these challenges, we introduce CARBD-Ko (a Contextually Annotated Review
Benchmark Dataset for Aspect-Based Sentiment Classification in Korean), a
benchmark dataset that incorporates aspects and dual-tagged polarities to
distinguish between aspect-specific and aspect-agnostic sentiment
classification. The dataset consists of sentences annotated with specific
aspects, aspect polarity, aspect-agnostic polarity, and the intensity of
aspects. To address the issue of dual-tagged aspect polarities, we propose a
novel approach employing a Siamese Network. Our experimental findings highlight
the inherent difficulties in accurately predicting dual-polarities and
underscore the significance of contextualized sentiment analysis models. The
CARBD-Ko dataset serves as a valuable resource for future research endeavors in
aspect-level sentiment classification.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,事前学習言語モデル (plms) におけるアスペクトベース感情分類 (absc) によって生じる課題について考察する。
これらの課題に対処するために、アスペクト固有とアスペクト非依存の感情分類を区別するためにアスペクトとデュアルタグの極性を組み込んだベンチマークデータセットであるCARBD-Ko(Contextual Annotated Review Benchmark Dataset for Aspect-Based Sentiment Classification, 韓国語)を紹介する。
データセットは、特定のアスペクト、アスペクト極性、アスペクト非依存極性、アスペクトの強度を注釈した文で構成されている。
二重タグ付きアスペクト極性の問題に対処するために,シャムネットワークを用いた新しいアプローチを提案する。
実験結果から,両極性を正確に予測することの難しさを浮き彫りにし,文脈的感情分析モデルの重要性を浮き彫りにした。
CARBD-Koデータセットは、アスペクトレベルの感情分類における将来の研究のための貴重なリソースである。
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