Aspect-Based Sentiment Analysis as a Multi-Label Classification Task on the Domain of German Hotel Reviews

URN zum Zitieren dieses Dokuments:: urn:nbn:de:bvb:355-epub-582615

Fehle, Jakob ; Münster, Leonie ; Schmidt, Thomas

; Wolff, Christian

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Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 25 Jun 2024 06:47

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Details

Dokumentenart:	Buchkapitel
ISBN:	979-8-89176-029-5
Open Access Art:	CC-Lizenz
Buchtitel:	Proceedings of the 19th Conference on Natural Language Processing (KONVENS 2023)
Verlag:	The Association for Computational Linguistics
Ort der Veröffentlichung:	Stroudsburg, PA
Seitenbereich:	S. 202-218
Datum:	2023
Institutionen:	Sprach- und Literatur- und Kulturwissenschaften > Institut für Information und Medien, Sprache und Kultur (I:IMSK) > Lehrstuhl für Medieninformatik (Prof. Dr. Christian Wolff) Informatik und Data Science > Fachbereich Menschzentrierte Informatik > Lehrstuhl für Medieninformatik (Prof. Dr. Christian Wolff)
Stichwörter / Keywords:	sentiment analysis, hotel reviews, aspect-based, multi-label, annotation, corpus
Dewey-Dezimal-Klassifikation:	000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
Status:	Veröffentlicht
Begutachtet:	Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:	Ja
Dokumenten-ID:	58261

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Zusammenfassung

Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) plays a crucial role in understanding finegrained customer feedback, particularly in domains like hospitality where specific aspects of service often influence overall satisfaction. However, non-English languages such as German face a scarcity of readily available corpora and evaluated methods for ABSA, making it a challenging problem. This paper addresses ...