論文の概要: Embarrassingly Simple Unsupervised Aspect Based Sentiment Tuple Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13751v1
• Date: Sun, 21 Apr 2024 19:20:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 17:42:20.306406
• Title: Embarrassingly Simple Unsupervised Aspect Based Sentiment Tuple Extraction
• Title（参考訳）: 恥ずかしいほど単純で教師なしアスペクトに基づく感性タプル抽出
• Authors: Kevin Scaria, Abyn Scaria, Ben Scaria,
• Abstract要約: 文中のアスペクト項に対する意見項とそれに対応する感情極性を取り出すための、単純で新しい教師なしのアプローチを提案する。 4つのベンチマークデータセットを用いて実験を行った結果,オブジェクト指向の意見単語を抽出する性能が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6429156819529861
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA) tasks involve the extraction of fine-grained sentiment tuples from sentences, aiming to discern the author's opinions. Conventional methodologies predominantly rely on supervised approaches; however, the efficacy of such methods diminishes in low-resource domains lacking labeled datasets since they often lack the ability to generalize across domains. To address this challenge, we propose a simple and novel unsupervised approach to extract opinion terms and the corresponding sentiment polarity for aspect terms in a sentence. Our experimental evaluations, conducted on four benchmark datasets, demonstrate compelling performance to extract the aspect oriented opinion words as well as assigning sentiment polarity. Additionally, unsupervised approaches for opinion word mining have not been explored and our work establishes a benchmark for the same.
• Abstract（参考訳）: Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA) タスクは、著者の意見を識別することを目的として、文章からきめ細かい感情的タプルを抽出することを含む。 従来の手法は、主に教師付きアプローチに依存しているが、そのような手法の有効性は、ラベル付きデータセットが欠如している低リソース領域において、ドメインをまたいで一般化する能力が欠如しているため、低下する。 この課題に対処するために、文中のアスペクト項に対する意見項と対応する感情極性を取り出すための、単純で新しい教師なしアプローチを提案する。 4つのベンチマーク・データセットを用いて評価実験を行い、アスペクト指向の意見単語を抽出し、感情の極性を割り当てる性能を実証した。 さらに、意見語マイニングのための教師なしのアプローチも検討されておらず、我々の研究でも同様のベンチマークが確立されている。

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