論文の概要: The Multilingual Amazon Reviews Corpus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02573v1
• Date: Tue, 6 Oct 2020 09:34:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 06:02:54.254029
• Title: The Multilingual Amazon Reviews Corpus
• Title（参考訳）: Amazonの多言語レビューコーパス
• Authors: Phillip Keung, Yichao Lu, Gy\"orgy Szarvas, Noah A. Smith
• Abstract要約: 我々は、多言語テキスト分類のための大規模なAmazonレビューコレクションであるMultilingual Amazon Reviews Corpus (MARC)を提示する。 MARCは2015年から2019年にかけて収集された英語、日本語、ドイツ語、フランス語、スペイン語、中国語のレビューを含んでいる。 コーパスは5つの星のレーティングでバランスが取れており、それぞれのレーティングは各言語のレビューの20%を占めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.84980931183582
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present the Multilingual Amazon Reviews Corpus (MARC), a large-scale collection of Amazon reviews for multilingual text classification. The corpus contains reviews in English, Japanese, German, French, Spanish, and Chinese, which were collected between 2015 and 2019. Each record in the dataset contains the review text, the review title, the star rating, an anonymized reviewer ID, an anonymized product ID, and the coarse-grained product category (e.g., 'books', 'appliances', etc.) The corpus is balanced across the 5 possible star ratings, so each rating constitutes 20% of the reviews in each language. For each language, there are 200,000, 5,000, and 5,000 reviews in the training, development, and test sets, respectively. We report baseline results for supervised text classification and zero-shot cross-lingual transfer learning by fine-tuning a multilingual BERT model on reviews data. We propose the use of mean absolute error (MAE) instead of classification accuracy for this task, since MAE accounts for the ordinal nature of the ratings.
• Abstract（参考訳）: 我々は、多言語テキスト分類のための大規模なAmazonレビューコレクションであるMultilingual Amazon Reviews Corpus (MARC)を提示する。 コーパスには英語、日本語、ドイツ語、フランス語、スペイン語、中国語のレビューが含まれており、2015年から2019年にかけて収集された。 データセットの各レコードは、レビューテキスト、レビュータイトル、スターレーティング、匿名化されたレビューID、匿名化された製品ID、粗粒度製品カテゴリ(例えば、'books'、'appliances'など)を含む。 各言語には、トレーニング、開発、テストセットにそれぞれ20,000、5,000、5,000のレビューがある。 本稿では,教師付きテキスト分類とゼロショット言語間変換学習のためのベースライン結果について報告する。 本研究では,評価の順序的性質をmaeが考慮し,分類精度ではなく平均絶対誤差(mae)を用いることを提案する。

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