論文の概要: ROAST: Review-level Opinion Aspect Sentiment Target Joint Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20274v1
• Date: Thu, 30 May 2024 17:29:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 13:09:46.975121
• Title: ROAST: Review-level Opinion Aspect Sentiment Target Joint Detection
• Title（参考訳）: ROAST: 目標目標関節検出のためのレビューレベルのオピニオン
• Authors: Siva Uday Sampreeth Chebolu, Franck Dernoncourt, Nedim Lipka, Thamar Solorio,
• Abstract要約: 本研究は新たな課題であるROAST(Review-Level Opinion Aspect Sentiment Target)を提示する。 ROASTは、文章レベルのABSAとテキストレベルのABSAのギャップを埋めようとしている。 利用可能なデータセットを拡張してROASTを有効にし、以前の研究で指摘された欠点に対処します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.90538760832107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) has experienced tremendous expansion and diversity due to various shared tasks spanning several languages and fields and organized via SemEval workshops and Germeval. Nonetheless, a few shortcomings still need to be addressed, such as the lack of low-resource language evaluations and the emphasis on sentence-level analysis. To thoroughly assess ABSA techniques in the context of complete reviews, this research presents a novel task, Review-Level Opinion Aspect Sentiment Target (ROAST). ROAST seeks to close the gap between sentence-level and text-level ABSA by identifying every ABSA constituent at the review level. We extend the available datasets to enable ROAST, addressing the drawbacks noted in previous research by incorporating low-resource languages, numerous languages, and a variety of topics. Through this effort, ABSA research will be able to cover more ground and get a deeper comprehension of the task and its practical application in a variety of languages and domains (https://github.com/RiTUAL-UH/ROAST-ABSA).
• Abstract（参考訳）: Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)は、いくつかの言語や分野にまたがる様々な共有タスクがSemEvalワークショップやGermevalを通じて組織化されているため、大きな拡張と多様性を経験している。 それでも、低リソース言語評価の欠如や文レベルの分析の強調など、いくつかの欠点に対処する必要がある。 完全レビューの文脈でABSAの手法を徹底的に評価するために,新たな課題であるROAST(Review-Level Opinion Aspect Sentiment Target)を提案する。 ROASTは、文章レベルのABSAとテキストレベルのABSAのギャップを埋めようとしている。 ROASTを有効にするために利用可能なデータセットを拡張し、低リソース言語や多数の言語、さまざまなトピックを取り入れることで、以前の研究で指摘されていた欠点に対処します。 この取り組みを通じてABSAの研究は、様々な言語や領域(https://github.com/RiTUAL-UH/ROAST-ABSA)において、より多くの基礎をカバーし、タスクとその実践的応用をより深く理解することが可能になる。

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