A Systematic Review of Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA): Domains, Methods, and Trends

要約

アスペクトベースの感情分析 (ABSA) は、特定のテキストから側面とそれに関連する意見を特定する、きめ細かいタイプの感情分析です。
デジタルの独断的なテキスト データの急増に伴い、ABSA は、より詳細で的を絞った洞察をマイニングできる機能で人気が高まっています。
ABSA のサブタスクとソリューション方法論に関するレビュー論文は数多く存在しますが、時間の経過に伴う傾向や、研究アプリケーション ドメイン、データセット、ソリューション アプローチに関連する体系的な問題に焦点を当てたものはほとんどありません。
このギャップを埋めるために、この論文では、これらの基本的な要素間の傾向と高レベルの関係に焦点を当てた、ABSA 研究の体系的文献レビュー (SLR) を紹介します。
このレビューは、ABSA に関する最大規模の SLR の 1 つであり、また、私たちの知る限りでは、ABSA の研究とドメイン間のデータ分布とソリューション パラダイムとアプローチの間の傾向と相互関係を体系的に調査した最初のレビューでもあります。
当社のサンプルには、革新的な自動フィルタリング プロセスを介して時間制限なしで 4,191 件の検索結果からスクリーニングされた 519 件の一次研究が含まれています。
私たちの定量的分析は、約 20 年にわたる ABSA 研究開発の傾向を特定するだけでなく、将来の ABSA 研究の発展を妨げる可能性のあるデータセットとドメインの多様性の体系的な欠如、およびドメインの不一致も明らかにします。
これらの発見とその意味について議論し、将来の研究への提案を提案します。

要約(オリジナル)

Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) is a fine-grained type of sentiment analysis that identifies aspects and their associated opinions from a given text. With the surge of digital opinionated text data, ABSA gained increasing popularity for its ability to mine more detailed and targeted insights. Many review papers on ABSA subtasks and solution methodologies exist, however, few focus on trends over time or systemic issues relating to research application domains, datasets, and solution approaches. To fill the gap, this paper presents a Systematic Literature Review (SLR) of ABSA studies with a focus on trends and high-level relationships among these fundamental components. This review is one of the largest SLRs on ABSA, and also, to our knowledge, the first that systematically examines the trends and inter-relations among ABSA research and data distribution across domains and solution paradigms and approaches. Our sample includes 519 primary studies screened from 4191 search results without time constraints via an innovative automatic filtering process. Our quantitative analysis not only identifies trends in nearly two decades of ABSA research development but also unveils a systemic lack of dataset and domain diversity as well as domain mismatch that may hinder the development of future ABSA research. We discuss these findings and their implications and propose suggestions for future research.

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