論文の概要: Improving Indonesian Text Classification Using Multilingual Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05713v1
• Date: Sat, 12 Sep 2020 03:16:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 07:39:58.487435
• Title: Improving Indonesian Text Classification Using Multilingual Language Model
• Title（参考訳）: 多言語モデルを用いたインドネシア語テキスト分類の改善
• Authors: Ilham Firdausi Putra (1), Ayu Purwarianti (1 and 2) ((1) Institut Teknologi Bandung, (2) U-CoE AI-VLB)
• Abstract要約: 本稿では,インドネシア語テキスト分類モデルの構築における英語とインドネシア語データの組み合わせの効果について検討する。 実験の結果,英語データの追加,特にインドネシア語のデータの量が少ない場合には,性能が向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Compared to English, the amount of labeled data for Indonesian text classification tasks is very small. Recently developed multilingual language models have shown its ability to create multilingual representations effectively. This paper investigates the effect of combining English and Indonesian data on building Indonesian text classification (e.g., sentiment analysis and hate speech) using multilingual language models. Using the feature-based approach, we observe its performance on various data sizes and total added English data. The experiment showed that the addition of English data, especially if the amount of Indonesian data is small, improves performance. Using the fine-tuning approach, we further showed its effectiveness in utilizing the English language to build Indonesian text classification models.
• Abstract（参考訳）: インドネシア語テキスト分類タスクのラベル付きデータの量は英語と比較して非常に少ない。 最近開発された多言語言語モデルは、多言語表現を効果的に作成する能力を示している。 本稿では,多言語モデルを用いたインドネシア語テキストの分類(感情分析やヘイトスピーチなど)における英語とインドネシア語データの組み合わせの効果について検討する。 特徴ベースアプローチを用いて,様々なデータサイズと総英語データに対する性能を観察した。 この実験は、特にインドネシアのデータ量が小さい場合、英語データの追加によりパフォーマンスが向上することを示した。 さらに,微調整手法を用いて,インドネシア語テキスト分類モデルの構築に英語の利用の有効性を示した。

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