LASQ: 低リソースなアスペクトベース感情クアドラプル抽出データセット

要旨: 近年、観点（アスペクト）ベースの感情分析（ABSA）は急速に進展し、強い実用的価値が示されてきました。しかし、既存の研究やベンチマークは主として高リソース言語に集中しており、低リソース言語におけるきめ細かな感情の抽出は十分に検討されていません。このギャップに対処するため、私たちは最初の低リソース言語の観点ベース感情クアドラプル・データセットであるLASQを構築しました。これには2つの低リソース言語、ウズベク語とウイグル語が含まれます。次に、きめ細かなターゲット-観点-意見-感情のクアドラプル抽出タスクを含みます。将来の研究を促進するため、文法知識を統合したグリッド・タグ付けモデルを設計しました。このモデルは、設計した構文知識埋め込みモジュール（SKEM）を通じて、品詞（POS）と依存関係の知識をモデルに取り込みます。これにより、膠着語が引き起こす語彙の疎性問題を緩和します。LASQに対する実験では、競合するベースラインに対して一貫した改善が示されており、データセットの有用性と提案手法のモデリングアプローチの有効性の両方が検証されました。