論文の概要: AHaSIS: Shared Task on Sentiment Analysis for Arabic Dialects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13335v1
- Date: Mon, 17 Nov 2025 13:06:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-18 14:36:25.219465
- Title: AHaSIS: Shared Task on Sentiment Analysis for Arabic Dialects
- Title（参考訳）: AHaSIS:アラビア方言の感性分析の共有課題
- Authors: Maram Alharbi, Salmane Chafik, Saad Ezzini, Ruslan Mitkov, Tharindu Ranasinghe, Hansi Hettiarachchi,
- Abstract要約: 病院領域におけるアラビア語方言の感性分析 : アラビア語方言の感性検出に着目して
データセットは、ポジティブ、中立、ネガティブのカテゴリにまたがる538の感情バランスのレビューで構成されている。
トップパフォーマンスのシステムはF1スコアの0.81を達成し、アラビア語の方言における感情分析の可能性と継続的な課題を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.336992954849213
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The hospitality industry in the Arab world increasingly relies on customer feedback to shape services, driving the need for advanced Arabic sentiment analysis tools. To address this challenge, the Sentiment Analysis on Arabic Dialects in the Hospitality Domain shared task focuses on Sentiment Detection in Arabic Dialects. This task leverages a multi-dialect, manually curated dataset derived from hotel reviews originally written in Modern Standard Arabic (MSA) and translated into Saudi and Moroccan (Darija) dialects. The dataset consists of 538 sentiment-balanced reviews spanning positive, neutral, and negative categories. Translations were validated by native speakers to ensure dialectal accuracy and sentiment preservation. This resource supports the development of dialect-aware NLP systems for real-world applications in customer experience analysis. More than 40 teams have registered for the shared task, with 12 submitting systems during the evaluation phase. The top-performing system achieved an F1 score of 0.81, demonstrating the feasibility and ongoing challenges of sentiment analysis across Arabic dialects.
- Abstract（参考訳）: アラブ世界のホスピタリティ産業は、サービスを形成するために顧客からのフィードバックをますます頼りにしており、先進的なアラビア語感情分析ツールの必要性が高まっている。
この課題に対処するために、ホスピタリティドメインにおけるアラビア語方言の感性分析は、アラビア語方言の感性検出に焦点を当てている。
このタスクは、現代標準アラビア語(MSA)で書かれ、サウジアラビア語とモロッコ語(ダリヤ語)の方言に翻訳されたホテルレビューに由来する、多言語で手動でキュレートされたデータセットを活用する。
データセットは、ポジティブ、中立、ネガティブのカテゴリにまたがる538の感情バランスのレビューで構成されている。
翻訳は、方言の精度と感情の保存を確保するために、母語話者によって検証された。
このリソースは、顧客体験分析における実世界のアプリケーションのための方言対応NLPシステムの開発を支援する。
40以上のチームが共有タスクに登録しており、評価フェーズには12のシステムが提出されている。
トップパフォーマンスのシステムはF1スコアの0.81を達成し、アラビア語の方言における感情分析の可能性と継続的な課題を実証した。
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