用于城市环境众包评估的基于地理定位方面的情感分析 (ABSA)
计算与语言
2023-12-20 v1
摘要
情感分析方法正迅速被城市设计与规划领域采用，用于城市环境的众包评估。然而，该领域内使用的大多数模型只能识别与文本评价整体相关的正面或负面情感，而无法推断其中包含的特定城市方面或与其相关的情感。虽然基于方面的情感分析 (ABSA) 越来越受欢迎，但大多数现有的 ABSA 模型是在餐厅、电子产品、消费品等非城市主题上训练的。本研究开发了一个 ABSA 模型，能够提取地理定位文本城市评价中包含的城市方面，并进行相应的方面情感分类。我们标注了一个包含 2500 条公共公园众包评论的数据集，并在此数据上训练了一个带有局部上下文聚焦 (LCF) 的 Transformer 双向编码器表示 (BERT) 模型。我们的模型在城市评论的方面术语提取 (ATE) 和方面情感分类 (ASC) 任务上均取得了预测准确率的显著提升。作为示范性分析，我们对波士顿各地的正面和负面城市方面进行了空间可视化。我们希望该模型能帮助设计师和规划师进行细粒度的城市情感评估。
引用
@article{arxiv.2312.12253,
title = {Geo-located Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA) for Crowdsourced Evaluation of Urban Environments},
author = {Demircan Tas and Rohit Priyadarshi Sanatani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.12253},
year = {2023}
}
备注
Created for 6.8610, Quantitative Methods for Natural Language Processing at MIT Fall 2022. 5 pages, 4 figures