Fugu-MT 論文翻訳(概要): gundapusunil at SemEval-2020 Task 9: Syntactic Semantic LSTM Architecture for SENTIment Analysis of Code-MIXed Data

論文の概要: gundapusunil at SemEval-2020 Task 9: Syntactic Semantic LSTM Architecture for SENTIment Analysis of Code-MIXed Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04395v1
Date: Fri, 9 Oct 2020 07:07:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-09 05:22:53.248181
Title: gundapusunil at SemEval-2020 Task 9: Syntactic Semantic LSTM Architecture for SENTIment Analysis of Code-MIXed Data
Title（参考訳）: SemEval-2020 Task 9: Syntactic Semantic LSTM Architecture for SENTIment Analysis of Code-MIXed Data (英語)
Authors: Sunil Gundapu, Radhika Mamidi
Abstract要約: 我々はSemEval 2020: Task 9 on Sentiment Analysis for Code-Mixed Social Media Textを開発した。本システムはまず,ソーシャルメディアテキストの埋め込みを2種類生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.538482310185133
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The phenomenon of mixing the vocabulary and syntax of multiple languages within the same utterance is called Code-Mixing. This is more evident in multilingual societies. In this paper, we have developed a system for SemEval 2020: Task 9 on Sentiment Analysis for Code-Mixed Social Media Text. Our system first generates two types of embeddings for the social media text. In those, the first one is character level embeddings to encode the character level information and to handle the out-of-vocabulary entries and the second one is FastText word embeddings for capturing morphology and semantics. These two embeddings were passed to the LSTM network and the system outperformed the baseline model.
Abstract（参考訳）: 複数の言語の語彙と構文を同一発話内で混合する現象をコード混合と呼ぶ。これは多言語社会においてより顕著である。本稿では,semment analysis for code-mixed social media text のための semeval 2020 タスク9 のためのシステムを開発した。本システムはまず,ソーシャルメディアテキストの埋め込みを2種類生成する。 1つ目は文字レベルの情報をエンコードして語彙外エントリを処理する文字レベルの埋め込みであり、もう1つは形態や意味をキャプチャするためのFastTextワード埋め込みである。これら2つの埋め込みはLSTMネットワークに渡され、システムはベースラインモデルより優れていた。

関連論文リスト

Tomato, Tomahto, Tomate: Measuring the Role of Shared Semantics among Subwords in Multilingual Language Models [88.07940818022468]
エンコーダのみの多言語言語モデル(mLM)におけるサブワード間の共有セマンティクスの役割を測る第一歩を踏み出した。意味的に類似したサブワードとその埋め込みをマージして「意味トークン」を形成する。グループ化されたサブワードの検査では様々な意味的類似性を示します
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-07T08:38:32Z)
Gloss-free Sign Language Translation: Improving from Visual-Language Pretraining [56.26550923909137]
Gloss-Free Sign Language Translation (SLT) はドメイン横断性のために難しい課題である。視覚言語事前学習(GFSLT-)に基づく新しいGross-free SLTを提案する。 i) コントラスト言語-画像事前学習とマスク付き自己教師付き学習を統合して,視覚的表現とテキスト的表現のセマンティックギャップをブリッジするプレタスクを作成し,マスク付き文を復元すること,(ii) 事前訓練されたビジュアルおよびテキストデコーダのパラメータを継承するエンコーダ-デコーダ-のような構造を持つエンドツーエンドアーキテクチャを構築すること,である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-27T10:59:18Z)
Grammar-Based Grounded Lexicon Learning [68.59500589319023]
G2L2は、構成的および基礎的な言語表現を学ぶための語彙主義的なアプローチである。 G2L2の中核には語彙エントリの集まりがあり、各単語を構文型とニューロシンボリックセマンティックプログラムにマッピングする。 G2L2は、少量のデータから新しい単語合成へと一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-17T18:19:53Z)
HPCC-YNU at SemEval-2020 Task 9: A Bilingual Vector Gating Mechanism for Sentiment Analysis of Code-Mixed Text [10.057804086733576]
本稿では,バイリンガルなベクトルゲーティング機構をバイリンガルなリソースに利用してタスクを完了させるシステムを提案する。私たちはパングリッシュで5位、ヒングリッシュで19位を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-10T08:02:15Z)
SPLAT: Speech-Language Joint Pre-Training for Spoken Language Understanding [61.02342238771685]
音声理解には、入力音響信号を解析してその言語内容を理解し、予測するモデルが必要である。大規模無注釈音声やテキストからリッチな表現を学習するために,様々な事前学習手法が提案されている。音声と言語モジュールを協調的に事前学習するための,新しい半教師付き学習フレームワークであるSPLATを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-05T19:29:49Z)
NLP-CIC at SemEval-2020 Task 9: Analysing sentiment in code-switching language using a simple deep-learning classifier [63.137661897716555]
コードスイッチングは、2つ以上の言語が同じメッセージで使用される現象である。標準的な畳み込みニューラルネットワークモデルを用いて、スペイン語と英語の混在するツイートの感情を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-07T19:57:09Z)
C1 at SemEval-2020 Task 9: SentiMix: Sentiment Analysis for Code-Mixed Social Media Text using Feature Engineering [0.9646922337783134]
本稿では,SemEval-2020 Task 9: SentiMixのコード混合ソーシャルメディアテキストにおける感情分析における特徴工学的アプローチについて述べる。重み付きF1スコアは、"Hinglish"タスクが0.65、"Spanglish"タスクが0.63となる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-09T00:46:26Z)
ULD@NUIG at SemEval-2020 Task 9: Generative Morphemes with an Attention Model for Sentiment Analysis in Code-Mixed Text [1.4926515182392508]
本稿では,SemEval 2020 Task 9 SentiMixに寄与したGenMAモデル感情分析システムについて述べる。このシステムは、単語レベルの言語タグを使わずに、与えられた英語とヒンディー語を混合したツイートの感情を予測することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-27T23:58:54Z)
IUST at SemEval-2020 Task 9: Sentiment Analysis for Code-Mixed Social Media Text using Deep Neural Networks and Linear Baselines [6.866104126509981]
我々は、与えられたコードミックスツイートの感情を予測するシステムを開発した。我々の最高の演奏法は、スペイン語のサブタスクに対して0.751得点、ヒンディー語のサブタスクに対して0.706スコアを得る。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-24T18:48:37Z)
IIT Gandhinagar at SemEval-2020 Task 9: Code-Mixed Sentiment Classification Using Candidate Sentence Generation and Selection [1.2301855531996841]
コードミキシングは、非標準の書き込みスタイルのためにテキストの感情を分析することの難しさを増す。本稿では,Bi-LSTMに基づくニューラル分類器上での文生成と選択に基づく提案手法を提案する。提案手法は,Bi-LSTMに基づくニューラル分類器と比較して,システム性能の向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-25T14:59:47Z)
Depth-Adaptive Graph Recurrent Network for Text Classification [71.20237659479703]
S-LSTM(Sentence-State LSTM)は、高効率なグラフリカレントネットワークである。そこで本研究では,S-LSTMの深度適応機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-29T03:09:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。