論文の概要: Cross-lingual Aspect-Based Sentiment Analysis: A Survey on Tasks, Approaches, and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09516v1
• Date: Wed, 13 Aug 2025 05:55:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.773235
• Title: Cross-lingual Aspect-Based Sentiment Analysis: A Survey on Tasks, Approaches, and Challenges
• Title（参考訳）: 言語横断的アスペクトに基づく感性分析:課題,アプローチ,課題に関する調査
• Authors: Jakub Šmíd, Pavel Král,
• Abstract要約: アスペクトベースの感情分析(ABSA)は、アスペクトレベルで意見を理解することに焦点を当てた、きめ細かい感情分析タスクである。 ABSAは、リソース豊富な言語(英語など)から低リソース言語への知識の転送を目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9668407688201359
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Aspect-based sentiment analysis (ABSA) is a fine-grained sentiment analysis task that focuses on understanding opinions at the aspect level, including sentiment towards specific aspect terms, categories, and opinions. While ABSA research has seen significant progress, much of the focus has been on monolingual settings. Cross-lingual ABSA, which aims to transfer knowledge from resource-rich languages (such as English) to low-resource languages, remains an under-explored area, with no systematic review of the field. This paper aims to fill that gap by providing a comprehensive survey of cross-lingual ABSA. We summarize key ABSA tasks, including aspect term extraction, aspect sentiment classification, and compound tasks involving multiple sentiment elements. Additionally, we review the datasets, modelling paradigms, and cross-lingual transfer methods used to solve these tasks. We also examine how existing work in monolingual and multilingual ABSA, as well as ABSA with LLMs, contributes to the development of cross-lingual ABSA. Finally, we highlight the main challenges and suggest directions for future research to advance cross-lingual ABSA systems.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベースの感情分析(ABSA)は、特定の側面、カテゴリー、意見に対する感情を含む側面レベルでの意見の理解に焦点を当てた、きめ細かい感情分析タスクである。 ABSAの研究は大きな進歩を遂げているが、焦点はモノリンガルな設定である。 資源豊富な言語(例えば英語)から低リソース言語への知識伝達を目的とした言語間ABSAは、まだ未調査の領域であり、この分野の体系的なレビューは行われていない。 本稿では,言語間ABSAを包括的に調査することで,そのギャップを埋めることを目的とする。 我々は、アスペクト項抽出、アスペクト感情分類、複数の感情要素を含む複合タスクを含む重要なABSAタスクを要約する。 さらに、これらの課題を解決するために使用されるデータセット、モデリングパラダイム、言語間移動手法についてもレビューする。 また,単言語および多言語ABSAにおける既存の作業とLLMを用いたABSAが,言語横断ABSAの開発にどのように貢献するかを検討した。 最後に,主な課題を取り上げ,言語横断型ABSAシステムの発展に向けた今後の研究の方向性を提案する。

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