論文の概要: A SentiWordNet Strategy for Curriculum Learning in Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04749v2
- Date: Tue, 21 Jul 2020 19:47:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-05 01:46:14.573342
- Title: A SentiWordNet Strategy for Curriculum Learning in Sentiment Analysis
- Title（参考訳）: 感性分析におけるカリキュラム学習のためのSentiWordNet戦略
- Authors: Vijjini Anvesh Rao, Kaveri Anuranjana and Radhika Mamidi
- Abstract要約: カリキュラム学習(英: Curriculum Learning, CL)とは、トレーニングセットの学習が、サンプルが簡単から難易度までの範囲で順序づけられたり順序付けられたりする考え方である。
本稿では,SentiWordNetが推進するカリキュラム学習の考え方を感情分析に応用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.562843347215284
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Curriculum Learning (CL) is the idea that learning on a training set
sequenced or ordered in a manner where samples range from easy to difficult,
results in an increment in performance over otherwise random ordering. The idea
parallels cognitive science's theory of how human brains learn, and that
learning a difficult task can be made easier by phrasing it as a sequence of
easy to difficult tasks. This idea has gained a lot of traction in machine
learning and image processing for a while and recently in Natural Language
Processing (NLP). In this paper, we apply the ideas of curriculum learning,
driven by SentiWordNet in a sentiment analysis setting. In this setting, given
a text segment, our aim is to extract its sentiment or polarity. SentiWordNet
is a lexical resource with sentiment polarity annotations. By comparing
performance with other curriculum strategies and with no curriculum, the
effectiveness of the proposed strategy is presented. Convolutional, Recurrence,
and Attention-based architectures are employed to assess this improvement. The
models are evaluated on a standard sentiment dataset, Stanford Sentiment
Treebank.
- Abstract（参考訳）: カリキュラム学習(cl)は、サンプルが容易から難しいものまで、順序付けされたり順序付けされたトレーニングセットで学習することで、ランダムな順序付けよりもパフォーマンスが向上するという考えである。
このアイデアは、人間の脳がどのように学習するかという認知科学の理論と平行であり、難しいタスクの学習は、それを簡単で難しいタスクのシーケンスとして記述することでより容易になる。
このアイデアは、機械学習と画像処理において、最近までNatural Language Processing(NLP)において、多くの注目を集めてきた。
本稿では,SentiWordNetが推進するカリキュラム学習の考え方を感情分析に応用する。
この設定では、テキストセグメントが与えられた場合、その感情や極性を抽出することを目的としています。
SentiWordNetは感情極性アノテーションを備えた語彙リソースである。
成績を他のカリキュラム戦略と比較し,カリキュラムなしで,提案手法の有効性を示す。
この改善を評価するために畳み込み、再帰、注意に基づくアーキテクチャが採用されている。
モデルは標準の感情データセットであるStanford Sentiment Treebankで評価される。
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