論文の概要: Semi-automatic Generation of Multilingual Datasets for Stance Detection
in Twitter
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11978v1
- Date: Thu, 28 Jan 2021 13:05:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-01-31 18:21:42.660186
- Title: Semi-automatic Generation of Multilingual Datasets for Stance Detection
in Twitter
- Title（参考訳）: Twitterにおけるスタンス検出のための多言語データセットの半自動生成
- Authors: Elena Zotova, Rodrigo Agerri, German Rigau
- Abstract要約: 本稿では,Twitterにおける姿勢検出のための多言語データセットを得る手法を提案する。
ユーザベースの情報を利用して、大量のツイートを半自動でラベル付けします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.359018642178917
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Popular social media networks provide the perfect environment to study the
opinions and attitudes expressed by users. While interactions in social media
such as Twitter occur in many natural languages, research on stance detection
(the position or attitude expressed with respect to a specific topic) within
the Natural Language Processing field has largely been done for English.
Although some efforts have recently been made to develop annotated data in
other languages, there is a telling lack of resources to facilitate
multilingual and crosslingual research on stance detection. This is partially
due to the fact that manually annotating a corpus of social media texts is a
difficult, slow and costly process. Furthermore, as stance is a highly domain-
and topic-specific phenomenon, the need for annotated data is specially
demanding. As a result, most of the manually labeled resources are hindered by
their relatively small size and skewed class distribution. This paper presents
a method to obtain multilingual datasets for stance detection in Twitter.
Instead of manually annotating on a per tweet basis, we leverage user-based
information to semi-automatically label large amounts of tweets. Empirical
monolingual and cross-lingual experimentation and qualitative analysis show
that our method helps to overcome the aforementioned difficulties to build
large, balanced and multilingual labeled corpora. We believe that our method
can be easily adapted to easily generate labeled social media data for other
Natural Language Processing tasks and domains.
- Abstract（参考訳）: 人気のソーシャルメディアネットワークは、ユーザーが表現した意見や態度を研究するのに最適な環境を提供します。
twitterのようなソーシャルメディアでのやりとりは多くの自然言語で起こるが、自然言語処理分野におけるスタンス検出(特定の話題に関して表現された位置や態度)の研究は、主に英語で行われている。
最近、他の言語で注釈付きデータを開発する取り組みが行われていますが、スタンス検出に関する多言語とクロスリンガルの研究を促進するためのリソースが不足しています。
これは部分的には、ソーシャルメディアテキストのコーパスを手動で注釈付けすることが難しく、遅く、コストがかかるプロセスであるという事実による。
さらに、スタンスは非常にドメインとトピック特有の現象であるため、注釈付きデータの必要性が特に要求される。
その結果、手作業でラベル付けされたリソースのほとんどは、比較的小さなサイズとスキュークラス分布によって妨げられる。
本稿では,Twitterにおける姿勢検出のための多言語データセットを得る手法を提案する。
ツイートごとに手動でアノテートするのではなく、ユーザーベースの情報を利用して大量のツイートを半自動ラベル付けします。
経験的モノリンガルおよびクロスリンガル実験および定性分析は、私たちの方法は、大規模でバランスの取れた多言語ラベル付きコーポラを構築するのに前述の困難を克服するのに役立ちます。
本手法は,他の自然言語処理タスクやドメインに対して,ラベル付きソーシャルメディアデータを容易に生成できると考えられる。
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