論文の概要: Bangla Text Classification using Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04446v1
• Date: Mon, 9 Nov 2020 14:12:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 00:06:14.308504
• Title: Bangla Text Classification using Transformers
• Title（参考訳）: トランスフォーマーを用いたバングラ語テキスト分類
• Authors: Tanvirul Alam, Akib Khan and Firoj Alam
• Abstract要約: テキスト分類はNLPの最も初期の問題の一つである。 本研究では,Banglaテキスト分類タスクのための多言語変換モデルを微調整する。 6つのベンチマークデータセットのアート結果の状態を把握し、前回の結果を5～29%の精度で改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3475904942266697
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text classification has been one of the earliest problems in NLP. Over time the scope of application areas has broadened and the difficulty of dealing with new areas (e.g., noisy social media content) has increased. The problem-solving strategy switched from classical machine learning to deep learning algorithms. One of the recent deep neural network architecture is the Transformer. Models designed with this type of network and its variants recently showed their success in many downstream natural language processing tasks, especially for resource-rich languages, e.g., English. However, these models have not been explored fully for Bangla text classification tasks. In this work, we fine-tune multilingual transformer models for Bangla text classification tasks in different domains, including sentiment analysis, emotion detection, news categorization, and authorship attribution. We obtain the state of the art results on six benchmark datasets, improving upon the previous results by 5-29% accuracy across different tasks.
• Abstract（参考訳）: テキスト分類はNLPの最も初期の問題の一つである。 時間とともに、アプリケーション領域の範囲は拡大し、新しい領域(例えば、騒がしいソーシャルメディアコンテンツ)を扱うことの難しさが増した。 問題解決戦略は、古典的な機械学習からディープラーニングアルゴリズムに切り替わった。 最近のディープニューラルネットワークアーキテクチャの1つはtransformerである。 このタイプのネットワークで設計されたモデルとその変種は、最近、下流の自然言語処理タスク、特に英語などリソース豊富な言語で成功している。 しかし、これらのモデルはBanglaテキスト分類タスクのために完全には研究されていない。 本研究では,感情分析,感情検出,ニュース分類,著者属性など,さまざまな領域におけるBanglaテキスト分類タスクの多言語変換モデルを微調整する。 6つのベンチマークデータセットにおける技術結果の状態を把握し,各タスクの精度を5～29%向上させた。

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