論文の概要: pysentimiento: A Python Toolkit for Opinion Mining and Social NLP tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09462v3
• Date: Sat, 13 Jul 2024 16:21:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 00:37:39.506338
• Title: pysentimiento: A Python Toolkit for Opinion Mining and Social NLP tasks
• Title（参考訳）: pysentimiento: 意見マイニングとソーシャルNLPタスクのためのPythonツールキット
• Authors: Juan Manuel Pérez, Mariela Rajngewerc, Juan Carlos Giudici, Damián A. Furman, Franco Luque, Laura Alonso Alemany, María Vanina Martínez,
• Abstract要約: pysentimientoは意見マイニングやその他のソーシャルNLPタスク用に設計されたPythonツールキットである。 このオープンソースライブラリは、簡単に使えるPythonライブラリで、スペイン語、英語、イタリア語、ポルトガル語の最先端モデルを提供する。 各種タスク,言語,データセットにまたがる事前学習言語モデルの総合的な性能評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2826977330147589
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, the extraction of opinions and information from user-generated text has attracted a lot of interest, largely due to the unprecedented volume of content in Social Media. However, social researchers face some issues in adopting cutting-edge tools for these tasks, as they are usually behind commercial APIs, unavailable for other languages than English, or very complex to use for non-experts. To address these issues, we present pysentimiento, a comprehensive multilingual Python toolkit designed for opinion mining and other Social NLP tasks. This open-source library brings state-of-the-art models for Spanish, English, Italian, and Portuguese in an easy-to-use Python library, allowing researchers to leverage these techniques. We present a comprehensive assessment of performance for several pre-trained language models across a variety of tasks, languages, and datasets, including an evaluation of fairness in the results.
• Abstract（参考訳）: 近年,ユーザ生成テキストから意見や情報を抽出することへの関心が高まっている。 しかし、ソーシャル研究者は、これらのタスクに最先端のツールを採用する際にいくつかの問題に直面している。 これらの問題に対処するために、意見マイニングやその他のソーシャルNLPタスク用に設計された総合的な多言語Pythonツールキットpysentimientoを提案する。 このオープンソースライブラリは、スペイン語、英語、イタリア語、ポルトガル語の最先端モデルを簡単に利用できるPythonライブラリを提供し、研究者がこれらのテクニックを活用することができる。 本稿では,様々なタスク,言語,データセットを対象とした事前学習言語モデルの性能評価を行い,その結果の公平性を評価する。

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