AI用語集
人工知能の完全辞典
アスペクトベース感情分析 (ABSA)
エンティティの特定の側面を特定し、各側面に対して表現される感情（肯定的、否定的、中立）を判断することを目的とするNLPタスク。
アスペクトカテゴリ
分析を構造化するために、アスペクトを意味グループ（例：レストランの場合は「サービス」「雰囲気」「食べ物」）に分類する事前定義された分類。
アスペクト用語
テキスト内で特定のアスペクトを指す明示的な単語またはフレーズ（例：「ピザ」「サービス」「配達時間」）。
感情極性
アスペクトに関連する感情を、通常は肯定的、否定的、または中立の離散的なカテゴリに分類すること。
ターゲット意見検出
テキスト内で、意見または感情表現を、それが参照する特定のアスペクト（ターゲット）に関連付けるタスク。
依存関係解析器
文章の構文木を構築し、記述的な単語（形容詞）をそれぞれの名詞（アスペクト）に関連付けるために使用されるNLPツール。
ABSAの教師あり学習
手動で注釈が付けられたコーパスでトレーニングされた機械学習モデルを使用して、アスペクトと感情極性を予測すること。
弱教師あり学習
完全で費用のかかる手動注釈を必要とせずに、部分的またはノイズの多いラベルやヒューリスティクスを使用してABSAモデルをトレーニングする方法。
シーケンス・ツー・シーケンスモデル(Seq2Seq)
入力テキストから構造化されたアスペクト-感情ペアを生成するために使用される、LSTMやトランスフォーマーに基づくことが多いニューラルネットワークアーキテクチャ。
ABSAのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
形容詞とその名詞など、近接する単語間の関係を捉えるのに効果的な、テキスト内の局所的特徴(n-gram)を抽出するためのCNNの応用。
ABSAのためのBERT
特定の分類ヘッドを追加することで、ABSAタスクに適応させた、事前学習済み言語モデルBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）の適用。
暗黙的感情分析
明示的な極性を持つ単語によって表現されず、文脈から推測される感情の検出（例：「スープが冷めていて食べられなかった」は「温度」のアスペクトについて否定的な感情を示唆）。
ABSAのための注釈付きコーパス
アスペクト、アスペクト用語、感情極性が手動でラベル付けされたテキストデータセットで、モデルの訓練と評価の基準として機能する。
F1スコアによる評価
ABSAで一般的に使用される評価指標で、適合率と再現率の調和平均を計算し、モデルがアスペクト-感情ペアを正しく特定する能力を測定する。
暗黙的アスペクト検出
直接名前付けされていないが、文脈によって示唆されるアスペクトの識別（例：「30分待った」は「待ち時間」のアスペクトを示唆）。
文レベルとアスペクトレベルの感情分析
文全体の感情を分類することと、同じ文内で矛盾する感情を明らかにすることができるABSAの詳細な分析との区別。
ABSAにおける四重課題
テキストにおいて意見保持者、アスペクトカテゴリ、アスペクトターム、センチメント極性を同時に特定することを目的とするABSAの高度な定式化。