扩展捷克方面情感分析：带意见术语的数据集与大语言模型基准
计算与语言
2026-03-05 v2
摘要
本文介绍了一个新的捷克餐饮领域的数据集，用于方面情感分析（ABSA），并添加了意见术语的注释。该数据集支持涉及意见术语的三种不同 ABSA 任务，满足不同复杂度需求。借助该数据集，我们在单语言、跨语言和多语言设置下，对现代基于 Transformer 的模型进行了大量实验，包括大型语言模型（LLMs）。为解决跨语言挑战，我们提出一种利用 LLMs 的翻译和标签对齐方法，效果显著提升。我们的结果揭示了最先进模型的优势与局限，尤其在处理低资源语言如捷克的语言细节方面。详细的错误分析揭示了关键挑战，包括检测细微意见术语和细腻情感表达。该数据集为捷克 ABSA 建立了新的基准， Our 提出的翻译-对齐方法为适配其他低资源语言的 ABSA 资源提供了可扩展解决方案。
关键词
引用
@article{arxiv.2602.22730,
title = {Extending Czech Aspect-Based Sentiment Analysis with Opinion Terms: Dataset and LLM Benchmarks},
author = {Jakub Šmíd and Pavel Přibáň and Pavel Král},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.22730},
year = {2026}
}
备注
Accepted for the 15th edition of the Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2026)