論文の概要: NUIG-Shubhanker@Dravidian-CodeMix-FIRE2020: Sentiment Analysis of
Code-Mixed Dravidian text using XLNet
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07773v1
- Date: Thu, 15 Oct 2020 14:09:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-07 02:42:46.722847
- Title: NUIG-Shubhanker@Dravidian-CodeMix-FIRE2020: Sentiment Analysis of
Code-Mixed Dravidian text using XLNet
- Title（参考訳）: NUIG-Shubhanker@Dravidian-CodeMix-FIRE2020:XLNetを用いたコードミクシングドラヴィディアンテキストの知覚分析
- Authors: Shubhanker Banerjee, Arun Jayapal and Sajeetha Thavareesan
- Abstract要約: ソーシャルメディアは多言語社会に浸透してきたが、その多くは英語をコミュニケーションの言語として好んでいる。
会話中に文化的な言語と英語を混ぜることで、多言語データが多くなり、今日の世界で利用できるこのコード混在データと呼ぶのは自然なことです。
このようなデータを用いた下流NLPタスクは、複数の言語にまたがるセマンティックな性質のため、難しい。
本稿では,自動回帰XLNetモデルを用いて,タミル・イングリッシュとマラヤラム・イングリッシュ・データセットの感情分析を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Social media has penetrated into multilingual societies, however most of them
use English to be a preferred language for communication. So it looks natural
for them to mix their cultural language with English during conversations
resulting in abundance of multilingual data, call this code-mixed data,
available in todays' world.Downstream NLP tasks using such data is challenging
due to the semantic nature of it being spread across multiple languages.One
such Natural Language Processing task is sentiment analysis, for this we use an
auto-regressive XLNet model to perform sentiment analysis on code-mixed
Tamil-English and Malayalam-English datasets.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアは多言語社会に浸透してきたが、そのほとんどは英語をコミュニケーションの優先言語として使っている。
So it looks natural for them to mix their cultural language with English during conversations resulting in abundance of multilingual data, call this code-mixed data, available in todays' world.Downstream NLP tasks using such data is challenging due to the semantic nature of it being spread across multiple languages.One such Natural Language Processing task is sentiment analysis, for this we use an auto-regressive XLNet model to perform sentiment analysis on code-mixed Tamil-English and Malayalam-English datasets.
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