論文の概要: Towards Temporal Knowledge-Base Creation for Fine-Grained Opinion Analysis with Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.02363v1
• Date: Tue, 02 Sep 2025 14:24:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:04.063792
• Title: Towards Temporal Knowledge-Base Creation for Fine-Grained Opinion Analysis with Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルを用いた微粒化オピニオン分析のための時間的知識ベース作成に向けて
• Authors: Gaurav Negi, Atul Kr. Ojha, Omnia Zayed, Paul Buitelaar,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を自動アノテータとして,時間的意見知識ベースを構築するためのスケーラブルな手法を提案する。 我々は、感情と意見マイニングの文献に基づく3つのデータモデルを定義し、構造化された表現のスキーマとして機能する。 得られた知識ベースは、タイムアラインで構造化された意見をカプセル化し、検索・拡張生成(RAG)、時間的質問応答、タイムライン要約のアプリケーションと互換性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.954853544590893
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a scalable method for constructing a temporal opinion knowledge base with large language models (LLMs) as automated annotators. Despite the demonstrated utility of time-series opinion analysis of text for downstream applications such as forecasting and trend analysis, existing methodologies underexploit this potential due to the absence of temporally grounded fine-grained annotations. Our approach addresses this gap by integrating well-established opinion mining formulations into a declarative LLM annotation pipeline, enabling structured opinion extraction without manual prompt engineering. We define three data models grounded in sentiment and opinion mining literature, serving as schemas for structured representation. We perform rigorous quantitative evaluation of our pipeline using human-annotated test samples. We carry out the final annotations using two separate LLMs, and inter-annotator agreement is computed label-wise across the fine-grained opinion dimensions, analogous to human annotation protocols. The resulting knowledge base encapsulates time-aligned, structured opinions and is compatible with applications in Retrieval-Augmented Generation (RAG), temporal question answering, and timeline summarisation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を自動アノテータとして,時間的意見知識ベースを構築するためのスケーラブルな手法を提案する。 予測や傾向分析などの下流アプリケーションにおけるテキストの時系列的意見分析の有用性が実証されているにもかかわらず、既存の方法論では、時間的背景の細かいアノテーションが欠如しているため、この可能性を探ることができない。 提案手法は,定式化された意見マイニングを宣言型LLMアノテーションパイプラインに統合することにより,手動のプロンプトエンジニアリングを使わずに構造化された意見抽出を可能にする。 我々は、感情と意見マイニングの文献に基づく3つのデータモデルを定義し、構造化された表現のスキーマとして機能する。 我々は,人手による検査サンプルを用いて,パイプラインの厳密な定量的評価を行う。 2つの別々のLCMを用いて最終アノテーションを実行し、人間のアノテーションプロトコルに類似した微粒な意見次元において、アノテーション間合意をラベル単位で計算する。 得られた知識ベースは、タイムアラインで構造化された意見をカプセル化し、検索・拡張生成(RAG)、時間的質問応答、タイムライン要約のアプリケーションと互換性がある。

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