論文の概要: ViTOED: A Dataset for Target-Oriented Emotion Detection on Vietnamese Social Media Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.12776v1
• Date: Thu, 13 Aug 2026 03:35:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-14 18:29:38.382753
• Title: ViTOED: A Dataset for Target-Oriented Emotion Detection on Vietnamese Social Media Texts
• Title（参考訳）: ViTOED:ベトナムのソーシャルメディアテキストを対象としたターゲット指向感情検出用データセット
• Abstract要約: ViTOEDはベトナムのソーシャルメディアテキストでターゲット指向の感情検出のための新しいデータセットである。 構造化された感情グラフを用いたベースラインを提案し,ベトナム語事前学習言語モデルの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.151334511226168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper introduces ViTOED, a novel dataset for target-oriented emotion detection in Vietnamese social media texts. The ViTOED comprises 10,985 user comments and 21,244 manually annotated opinion quadruples (source, target, expression, polarity) that follow strict guidelines. The dataset reveals Vietnamese-specific phenomena, such as implicit sources and targets and vocabulary ambiguities, enabling deeper analysis of user emotions toward entities. We propose a baseline using structured sentiment graphs and evaluate various Vietnamese pre-trained language models. The empirical results highlight challenges in span detection and relation extraction and indicate substantial room for model improvement in Vietnamese Target-Oriented Emotion Detection tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ベトナムのソーシャルメディアテキストにおけるターゲット指向感情検出のための新しいデータセットであるViTOEDを紹介する。 ViTOEDには10,985のユーザコメントと21,244の注釈付き意見四つ組(ソース,ターゲット,表現,極性)が含まれており,厳格なガイドラインに従っている。 このデータセットは、暗黙のソースやターゲット、語彙の曖昧さといったベトナム特有の現象を明らかにし、エンティティに対するユーザの感情をより深く分析することを可能にする。 構造化された感情グラフを用いたベースラインを提案し,ベトナム語事前学習言語モデルの評価を行った。 実験結果は,ベトナムの目標指向感情検出タスクにおいて,スパン検出と関係抽出の課題を浮き彫りにし,モデル改善のための実質的な余地を示す。

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