本研究以日文飯店評論為對象，成功建立 ABSA（Aspect-Based Sentiment Analysis）之 基礎資料集，涵蓋 Aspect 與 Opinion，並進一步導入 Valence（V）與 Arousal（A） 的 連續值情感標註，形成完整之 DimABSA 基礎資料集。
並於 Codabench 平台取得定量驗證分數
這為旅宿產業之評論分析提供更強的決策基礎。
建立系統性標註規範，確保資料品質與一致性
涵蓋 Aspect、Opinion、Category 及 VA 連續值之完整標註
Triplet/Quadruplet 結構化任務之完整解決方案
可直接應用於實際產業場景之分析系統
為提升整體性能，未來將專注於：
改善 Subtask 3 之 cF1 分數
提高 V/A 與真實趨勢的相關性
增強 LLM 的抽取穩定性
使模型具更佳泛化能力