論文の概要: Unsupervised Sentiment Analysis for Code-mixed Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.11384v1
• Date: Mon, 20 Jan 2020 06:12:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-08 05:05:22.946353
• Title: Unsupervised Sentiment Analysis for Code-mixed Data
• Title（参考訳）: コード混合データの教師なし感性解析
• Authors: Siddharth Yadav, Tanmoy Chakraborty
• Abstract要約: モノリンガルテキストからコードミキシングテキストへの知識の伝達を効率的に行うために,多言語および多言語間埋め込みを用いた手法を提案する。 我々の手法は、英語とスペイン語のコード混合感情分析において、絶対的な3%のF1スコアを上回りました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.939487457110566
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Code-mixing is the practice of alternating between two or more languages. Mostly observed in multilingual societies, its occurrence is increasing and therefore its importance. A major part of sentiment analysis research has been monolingual, and most of them perform poorly on code-mixed text. In this work, we introduce methods that use different kinds of multilingual and cross-lingual embeddings to efficiently transfer knowledge from monolingual text to code-mixed text for sentiment analysis of code-mixed text. Our methods can handle code-mixed text through a zero-shot learning. Our methods beat state-of-the-art on English-Spanish code-mixed sentiment analysis by absolute 3\% F1-score. We are able to achieve 0.58 F1-score (without parallel corpus) and 0.62 F1-score (with parallel corpus) on the same benchmark in a zero-shot way as compared to 0.68 F1-score in supervised settings. Our code is publicly available.
• Abstract（参考訳）: コード混合(code-mixing)は、2つ以上の言語を交互に使用するプラクティスである。 多言語社会では、その出現が増加し、その重要性が増している。 感情分析研究の主要な部分は単言語であり、そのほとんどがコード混合テキストの処理が不十分である。 本研究では,多言語および多言語間の埋め込みを用いて,モノリンガルテキストからコード混合テキストへの知識伝達を効率よく行う手法を提案する。 ゼロショット学習により、コード混合テキストを処理できる。 我々の手法は、英語とスペイン語のコード混合感情分析において、絶対3倍のF1スコアで最先端を破る。 我々は同じベンチマークで0.58F1スコア(並列コーパスなしで)と0.62F1スコア(並列コーパスなしで)をゼロショットで達成することができる。 私たちのコードは公開されています。

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