Fugu-MT 論文翻訳(概要): Transfer Learning for Improving Results on Russian Sentiment Datasets

論文の概要: Transfer Learning for Improving Results on Russian Sentiment Datasets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02499v1
Date: Tue, 6 Jul 2021 09:31:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-07 21:59:02.074681
Title: Transfer Learning for Improving Results on Russian Sentiment Datasets
Title（参考訳）: ロシア感覚データセットにおける伝達学習による結果改善
Authors: Anton Golubev and Natalia Loukachevitch
Abstract要約: 実験の結果は, 一般, テーマ, オリジナルを連続訓練する3段階のアプローチで得られた。感情分類問題を自然言語推論タスクとして扱うBERT-NLIモデルは、データセットの1つで人間の感情分析レベルに達した。
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 this study, we test transfer learning approach on Russian sentiment benchmark datasets using additional train sample created with distant supervision technique. We compare several variants of combining additional data with benchmark train samples. The best results were achieved using three-step approach of sequential training on general, thematic and original train samples. For most datasets, the results were improved by more than 3% to the current state-of-the-art methods. The BERT-NLI model treating sentiment classification problem as a natural language inference task reached the human level of sentiment analysis on one of the datasets.
Abstract（参考訳）: 本研究では,遠距離監視技術を用いて作成した追加の列車サンプルを用いて,ロシアの感情ベンチマークデータセットの転送学習手法をテストする。追加データとベンチマークトレインのサンプルを組み合わせるいくつかの変種を比較した。最善の結果は, 一般, テーマ, オリジナルの列車サンプルの逐次訓練による3段階のアプローチで得られた。ほとんどのデータセットでは、現在の最先端の手法よりも3%以上改善された。感情分類問題を自然言語推論タスクとして扱うBERT-NLIモデルは、データセットの1つで人間の感情分析レベルに達した。

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