論文の概要: Towards Emotion Recognition in Hindi-English Code-Mixed Data: A Transformer Based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09943v1
• Date: Fri, 19 Feb 2021 14:07:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-22 23:03:39.472045
• Title: Towards Emotion Recognition in Hindi-English Code-Mixed Data: A Transformer Based Approach
• Title（参考訳）: ヒンディー語符号混合データにおける感情認識に向けて:トランスフォーマーに基づくアプローチ
• Authors: Anshul Wadhawan, Akshita Aggarwal
• Abstract要約: 感情検出のためのラベル付きhinglishデータセットを提案する。 ヒンディー語と英語の混成ツイートの感情を検出するための深層学習に基づくアプローチに注目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the last few years, emotion detection in social-media text has become a popular problem due to its wide ranging application in better understanding the consumers, in psychology, in aiding human interaction with computers, designing smart systems etc. Because of the availability of huge amounts of data from social-media, which is regularly used for expressing sentiments and opinions, this problem has garnered great attention. In this paper, we present a Hinglish dataset labelled for emotion detection. We highlight a deep learning based approach for detecting emotions in Hindi-English code mixed tweets, using bilingual word embeddings derived from FastText and Word2Vec approaches, as well as transformer based models. We experiment with various deep learning models, including CNNs, LSTMs, Bi-directional LSTMs (with and without attention), along with transformers like BERT, RoBERTa, and ALBERT. The transformer based BERT model outperforms all other models giving the best performance with an accuracy of 71.43%.
• Abstract（参考訳）: 近年,社会・メディアテキストにおける感情検出は,消費者の理解,心理学,コンピュータとのヒューマンインタラクションの支援,スマートシステムの設計などの幅広い応用により,一般的な問題となっている。 感情や意見を表現するために定期的に使用されるソーシャルメディアからの膨大なデータが利用可能であるため、この問題は大きな注目を集めている。 本稿では,感情検出のためのラベル付きhinglishデータセットを提案する。 我々は、ヒンズー語と英語の混成ツイートにおける感情検出のための深層学習に基づくアプローチに注目し、fasttext と word2vec のアプローチから派生したバイリンガルな単語埋め込みとトランスフォーマーベースのモデルを用いている。 CNN、LSTM、双方向LSTM(注意を払わずに)、BERT、RoBERTa、ALBERTなどのトランスなど、さまざまなディープラーニングモデルを実験しています。 変換器ベースのBERTモデルは、71.43%の精度で最高の性能を発揮する他のモデルよりも優れている。

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