| | --- |
| | language: |
| | - en |
| | dataset_info: |
| | features: |
| | - name: source |
| | dtype: string |
| | - name: domain |
| | dtype: string |
| | - name: sentence |
| | dtype: string |
| | - name: triples |
| | dtype: string |
| | splits: |
| | - name: train |
| | num_bytes: 3520964.114556353 |
| | num_examples: 10810 |
| | - name: test |
| | num_bytes: 440364.799526382 |
| | num_examples: 1352 |
| | - name: valid |
| | num_bytes: 440039.08591726486 |
| | num_examples: 1351 |
| | download_size: 2464762 |
| | dataset_size: 4401368.0 |
| | configs: |
| | - config_name: default |
| | data_files: |
| | - split: train |
| | path: data/train-* |
| | - split: test |
| | path: data/test-* |
| | - split: valid |
| | path: data/valid-* |
| | --- |
| | |
| | # Dataset Card for absa (Aspect Based Sentiment Analysis) |
| |
|
| | ## Table of Contents |
| | - [Dataset Card Creation Guide](#dataset-card-creation-guide) |
| | - [Table of Contents](#table-of-contents) |
| | - [Dataset Description](#dataset-description) |
| | - [Dataset Summary](#dataset-summary) |
| | - [Dataset Structure](#dataset-structure) |
| | - [Data Fields](#data-fields) |
| | - [Data Splits](#data-splits) |
| | - [Dataset Creation](#dataset-creation) |
| | - [Source Data](#source-data) |
| | - [Who are the source language producers?](#who-are-the-source-language-producers) |
| | |
| | |
| |
|
| | ## Dataset Description |
| |
|
| | - **Homepage:** https://huggingface.co/datasets/SilvioLima/absa |
| | - **Point of Contact:** Silvio Lima / silviolima07@gmail.com |
| |
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| | ### Dataset Summary |
| |
|
| | O dataset absa foi gerado a partir da concatenação de outros 2 datasets: ASTE e DMASTE. |
| |
|
| | O dataset concatenado possue 10 colunas. |
| |
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| | Foram mantidas apenas 4 colunas principais: |
| | - source |
| | - domain |
| | - sentence |
| | - triples. |
| |
|
| | As demais podem ser geradas a partir destas. |
| |
|
| | Este dataset apresenta sentenças onde os termos aspectos, opinião e polaridade, serão usados no treinamento de modelos de Análise de Sentimento Baseada em Aspectos. |
| |
|
| | O objetivo é identificar em novas sentenças quais os aspectos, opinião e polaridade presentes. |
| |
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| | ### Exemplo: |
| | ### Nice display of phone. But camera is bad. |
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| | ## Dataset Structure |
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| | ### Data Fields |
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| | O dataset está no formato parquet. |
| |
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| | É composto de 4 colunas: |
| | - source, domain, sentence e triples. |
| | |
| |
|
| | ## dataset_info: |
| | ### features: |
| | - name: source |
| | dtype: string |
| | - name: domain |
| | dtype: string |
| | - name: sentence |
| | dtype: string |
| | - name: triples |
| | dtype: string |
| | |
| | ## configs: |
| | - config_name: default |
| | ## data_files: |
| | - split: train |
| | path: data/train-* |
| | - split: test |
| | path: data/test-* |
| | - split: valid |
| | path: data/valid-* |
| | |
| | ### Data Splits |
| | |
| | O dataset foi dividido em 3 partes: train, valid e test. |
| | |
| | ## splits: |
| | - name: train |
| | num_bytes: 3520964.114556353 |
| | num_examples: 10810 |
| | - name: test |
| | num_bytes: 440364.799526382 |
| | num_examples: 1352 |
| | - name: valid |
| | num_bytes: 440039.08591726486 |
| | num_examples: 1351 |
| | - download_size: 2464762 |
| | - dataset_size: 4401368.0 |
| | |
| | ## Descriptive statistics |
| | |
| | | | train | valid | test | |
| | |---------------------------|-------------:|-------------:|-------------:| |
| | | total rows | 10.8k | 1.35k | 1.35k | |
| | | source /string classes | 4 | 4 | 4 | |
| | | domain / string classes | 10 | 10 | 10 | |
| | | sentence / string lengths | >9, < 1.27k | >11, < 1.63k | >10, < 1.14k | |
| | | triples / string lengths | >21, < 658 | >21, < 544 | >20, < 667 | |
| | |
| |
|
| | ## Dataset Creation |
| |
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| | ### Source Data |
| |
|
| | O dataset foi gerado a partir da concatenação de avaliações de produtos e serviços presentes em dois conjuntos de datasets: |
| | - DMASTE |
| | - ASTE |
| |
|
| | - **Source Datasets:** |
| | - https://github.com/CPqD/resid2023-nlp-5/tree/main/DATASETS |
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| | O dataset DMASTE agrupa avaliações em 8 dominios: |
| | - beauty - book |
| | - eletronics - fashion |
| | - grocery - home |
| | - pet - toy |
| |
|
| | O dataset ASTE é dividido em 3 subgrupos: |
| | - SemEval-14 |
| | - SemEval-15 |
| | - SemEval-16 |
| |
|
| | Cada subgrupo tem avaliações dos dominios: |
| | - restaurantes |
| | - laptops. |
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| |  |
| | |
| |  |
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| | #### Who are the source language producers? |
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| | O dataset foi preenchido e revisado por pessoas. |
