YASO：面向开放领域评论的目标情感分析评测数据集
计算与语言
2021-09-14 v2 信息检索
机器学习
摘要
当前跨领域设置下的目标情感分析（TSA）评测受限于现有数据集中可用的一小部分评论领域。此类评测具有局限性，且可能无法反映 Amazon 或 Yelp 等托管来自众多领域的多样化评论的站点上的真实性能。为弥补这一差距，我们提出 YASO——一个全新的开放领域用户评论 TSA 评测数据集。YASO 包含来自数十个评论领域的 2,215 个英文句子，标注了目标词及其情感。我们的分析验证了这些标注的可靠性，并探讨了所收集数据的特征。使用五个当代 TSA 系统的基准结果表明，在这个具有挑战性的新数据集上仍有充足改进空间。YASO 可在 https://github.com/IBM/yaso-tsa 获取。
引用
@article{arxiv.2012.14541,
title = {YASO: A Targeted Sentiment Analysis Evaluation Dataset for Open-Domain Reviews},
author = {Matan Orbach and Orith Toledo-Ronen and Artem Spector and Ranit Aharonov and Yoav Katz and Noam Slonim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.14541},
year = {2021}
}
备注
Accepted to EMNLP 2021 (long paper). To download YASO, see https://github.com/IBM/yaso-tsa