概要: 我々は、次元的側面に基づく感情分析（Dimensional Aspect-Based Sentiment Analysis; DimABSA）に関するSemEval-2026の共有タスクを提示する。このタスクは、カテゴリ化された極性ラベルを用いるのではなく、有感価（valence）と覚醒度（arousal）のVA次元に沿って感情をモデル化することで、従来のABSAを改善する。消費者レビューにとどまらず、公的な論点の言説（例：政治、エネルギー、気候問題）へABSAを拡張するために、追加タスクとして、次元的スタンス分析（Dimensional Stance Analysis; DimStance）を導入する。ここでは、スタンス対象を側面として扱い、スタンス検出をVA空間上での回帰として言い換える。本タスクは2つのトラックから成る：トラックA（DimABSA）とトラックB（DimStance）。トラックAには3つの下位タスクが含まれる：（1）次元的側面感情回帰、（2）次元的側面感情トリプレット抽出、（3）次元的側面感情クアドラプル抽出。 一方、トラックBには、スタンス対象に対する回帰下位タスクのみが含まれる。我々は、構造化された抽出とVA回帰を同時に評価するための連続F1（continuous F1; cF1）指標も導入する。 このタスクは400人以上の参加者を集め、最終的な提出は112件、システム記述論文は42本となった。ベースライン結果を報告し、上位の性能を持つシステムについて議論し、側面レベルおよびスタンス対象レベルにおける次元的感情分析への洞察を与えるために、主要な設計上の選択肢を分析する。すべてのリソースは我々のGitHubリポジトリで利用可能である。
SemEval-2026 タスク3：次元に基づくアスペクトベース感情分析（DimABSA）
arXiv cs.CL / 2026/4/9
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要点
- SemEval-2026 タスク3では、感情をカテゴリ化された極性ラベルではなく、快（valence）—覚醒（arousal）の次元（VA）でモデル化する「次元に基づくアスペクトベース感情分析（DimABSA）」を導入し、微妙な情動をより適切に捉えることを目指します。
- 消費者レビューの枠を超えて、公的課題に関する言説（例：政治、エネルギー、気候）へアスペクトベース感情分析を拡張するために、このタスクでは「次元に基づくスタンス分析（DimStance）」を追加します。ここではスタンスの対象をアスペクトとして扱い、スタンス検出を VA 空間での回帰問題として言い換えます。
- ベンチマークには2つのトラックがあります。Track A（DimABSA）は、回帰に加えて、構造化抽出サブタスク（トリプレットおよびクアドラプレット）を含みます。Track B（DimStance）は、スタンス対象に焦点を当てた回帰サブタスクを提供します。
- 新しい連続的F1（cF1）指標が提案されており、VA回帰の品質と構造化抽出の性能を同時に評価します。
- 本共有タスクには400名超の参加者が集まり、最終的に112件の提出と42件のシステム論文が得られました。ベースライン、トップシステムの議論、設計上の選択肢に関する分析は、GitHubリポジトリを通じて公開されています。
