Un jeu de données de défis et des modèles efficaces pour l'analyse de sentiment axée sur les aspects

L’analyse de sentiment basée sur les aspects (Aspect-based sentiment analysis, ABSA) attire actuellement un intérêt croissant en raison de ses nombreuses applications. Dans les jeux de données ABSA existants, la plupart des phrases ne contiennent qu’un seul aspect, ou plusieurs aspects présentant la même polarité sentimentale, ce qui réduit le problème ABSA à une analyse de sentiment au niveau de la phrase. Dans cet article, nous présentons un nouveau jeu de données à grande échelle, nommé Multi-Aspect Multi-Sentiment (MAMS), dans lequel chaque phrase inclut au moins deux aspects différents avec des polarités sentimentales distinctes. La mise à disposition de ce jeu de données devrait stimuler significativement les recherches dans ce domaine. Par ailleurs, nous proposons des modèles simples mais efficaces, CapsNet et CapsNet-BERT, qui combinent les avantages des avancées récentes en traitement du langage naturel. Les expériences menées sur notre nouveau jeu de données montrent que le modèle proposé surpasse de manière significative les méthodes de référence les plus performantes.