論文の概要: ACAT: A Collaborative Platform for Efficient Aspect-Based Sentiment Dataset Annotation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.04189v1
• Date: Tue, 02 Jun 2026 20:16:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-04 20:44:18.368513
• Title: ACAT: A Collaborative Platform for Efficient Aspect-Based Sentiment Dataset Annotation
• Title（参考訳）: ACAT: 効率的なアスペクトベースのセンチメントデータセットアノテーションのための協調プラットフォーム
• Authors: Ana-Maria Luisa Mocanu, Ciprian-Octavian Truica, Elena-Simona Apostol,
• Abstract要約: ACAT(Aspect-based sentiment analysis Collaborative Tool)は、4つのABSAシナリオをサポートするWebベースのプラットフォームである。 コアコントリビューションは、共同アノテーションを調整するETL(Extract, Transform, Load)パイプラインの自動化だ。 ACATは、すべてのタスクで31.58秒、生のIAAが0.78から0.86までの平均的なアノテーションタイムを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2798212772395616
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) requires high-quality datasets to train reliable models. However, existing annotation tools treat output as flat files, leaving researchers to manually consolidate multi-annotator data, reconstruct relational structures, and compute reliability metrics through custom scripts. This paper introduces ACAT (Aspect-based sentiment analysis Collaborative Annotation Tool), a web-based platform natively supporting four ABSA workflows: (1) Aspect-Category Sentiment Analysis, (2) Clause-Level Segmentation, (3) Aspect-Term Sentiment Analysis with character-level position tracking, and (4) Aspect Sentiment Triplet Extraction with dual span offset preservation. Its core contribution is an automated Extract, Transform, Load (ETL) pipeline that aligns collaborative annotations and computes Inter-Annotator Agreement (IAA) metrics directly at export, yielding training-ready datasets. In a preliminary validation on 1,002 restaurant reviews with two annotators of differing expertise, ACAT achieves a median annotation time of 31.58 seconds and a raw IAA ranging from 0.78 to 0.86 across all tasks.
• Abstract（参考訳）: Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)は、信頼性のあるモデルをトレーニングするために高品質なデータセットを必要とする。 しかし、既存のアノテーションツールは出力をフラットファイルとして扱い、研究者は複数のアノテーションデータを手動で統合し、リレーショナル構造を再構築し、カスタムスクリプトを通じて信頼性メトリクスを計算する。 本稿では,(1)Aspect-Category Sentiment Analysis, (2) Clause-Level Segmentation, (3)Aspect-Term Sentiment Analysis with character-level position tracking, (4)Aspect Sentiment Triplet extract with dual offset storageという4つのABSAワークフローをネイティブにサポートするWebベースのプラットフォームであるACAT(Aspect-based sentiment analysis Collaborative Annotation Tool)を紹介する。 コアコントリビューションは、コラボレーティブアノテーションの整合と、エクスポート時のIAA(Inter-Annotator Agreement)メトリクスを直接計算して、トレーニング可能なデータセットを生成する、自動抽出、変換、ロード(ETL)パイプラインである。 異なる専門知識を持つ2つのアノテータによる1,002レストランレビューの予備検証では、ACATは31.58秒、生のIAAは0.78から0.86の範囲で、中央値は31.58秒である。

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