アスペクトベースの感情分析（ABSA）

Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) は、自然言語処理のタスクで、製品やサービスの特定の側面に関する感情を識別し、抽出することを目指しています。ABSA は複数のステップから成るプロセスで、まずテキスト内で議論されている製品やサービスの側面を識別します。次に、文やドキュメントの文脈に基づいて各側面に感情的極性（肯定的、否定的、または中立的）を割り当てます。最後に、これらの結果を集約して各側面の全体的な感情を提供します。近年では、研究によってより複雑な ABSA タスクが提案されており、それには Aspect-Sentiment Term Extraction (ASTE)、Target Aspect Sentiment Detection (TASD)、Aspect-Sentiment Quadruple Prediction (ASQP)、および Aspect-Opinion Co-occurrence Selection (ACOS) などがあります。これらのタスクは、暗黙的な側面や意見に焦点を当てています。