아랍 세계의 호텔 산업은 서비스 개선을 위해 고객 피드백에 크게 의존하며, 이를 위해 진보된 아랍어 감성 분석 도구의 필요성이 대두되고 있습니다. 본 연구는 아랍어 방언에 대한 감성 분석 태스크를 통해 이러한 요구에 대응합니다. 이 태스크는 MSA(Modern Standard Arabic)로 작성된 호텔 리뷰를 사우디 방언과 모로코 방언(Darija)으로 번역한, 수동으로 큐레이션된 다중 방언 데이터셋을 활용합니다. 데이터셋은 긍정, 중립, 부정 범주에 걸쳐 538개의 감성 균형 리뷰로 구성되어 있습니다. 번역은 방언의 정확성과 감성 보존을 위해 원어민의 검증을 거쳤습니다. 이 데이터셋은 고객 경험 분석과 같은 실제 응용 분야에서 방언 인지 NLP 시스템 개발을 지원합니다. 40개 이상의 팀이 태스크에 등록했으며, 평가 단계에서 12개 팀이 시스템을 제출했습니다. 최고 성능 시스템은 F1 점수 0.81을 달성하여, 아랍어 방언 간 감성 분석의 가능성과 지속적인 과제를 보여주었습니다.
