深層学習による側面ベースの感情分析のレビュー

• インターネット上のユーザー生成コンテンツが急増しています。
• 本論文は側面ベースの感情分析（ABSA）の全体像を紹介します。
• 特に、オブジェクト間の関係性に焦点を当てた新しい視点が提案されています。

インターネット上の膨大なユーザー生成コンテンツから有益な情報を抽出することは難題です。本論文では、側面ベースの感情分析（ABSA）における深層学習の全体像をレビューし、重要なサブタスクやモデリングプロセスを解説します。また、これまであまり議論されてこなかったオブジェクト間の関係性にも触れています。感情分析に興味がある研究者や実務者にとって、貴重な情報源となるでしょう。

感情分析や自然言語処理に興味がある研究者や実務者に向いています。