論文の概要: A Weak Supervised Dataset of Fine-Grained Emotions in Portuguese

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07638v1
• Date: Tue, 17 Aug 2021 14:08:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-18 16:29:21.698859
• Title: A Weak Supervised Dataset of Fine-Grained Emotions in Portuguese
• Title（参考訳）: ポルトガルにおける微粒な感情の弱教師付きデータセット
• Authors: Diogo Cortiz, Jefferson O. Silva, Newton Calegari, Ana Lu\'isa Freitas, Ana Ang\'elica Soares, Carolina Botelho, Gabriel Gaudencio R\^ego, Waldir Sampaio, Paulo Sergio Boggio
• Abstract要約: 本研究は,ポルトガル語の微粒な感情に対する語彙に基づく弱教師付きコーパスを作成するためのアプローチについて述べる。 その結果,低資源環境における初期作業の適切な戦略として,語彙に基づく弱監督が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Affective Computing is the study of how computers can recognize, interpret and simulate human affects. Sentiment Analysis is a common task in NLP related to this topic, but it focuses only on emotion valence (positive, negative, neutral). An emerging approach in NLP is Emotion Recognition, which relies on fined-grained classification. This research describes an approach to create a lexical-based weak supervised corpus for fine-grained emotion in Portuguese. We evaluate our dataset by fine-tuning a transformer-based language model (BERT) and validating it on a Golden Standard annotated validation set. Our results (F1-score= .64) suggest lexical-based weak supervision as an appropriate strategy for initial work in low resources environment.
• Abstract（参考訳）: Affective Computingは、コンピュータが人間の影響を認識し、解釈し、シミュレートする方法の研究である。 感覚分析は、この話題に関連するNLPにおいて一般的な課題であるが、感情価(ポジティブ、ネガティブ、中立)のみに焦点を当てている。 NLPの新たなアプローチは、細粒度分類に依存する感情認識である。 本研究は,ポルトガル語のきめ細かい感情に対する語彙に基づく弱教師付きコーパスを作成するためのアプローチについて述べる。 我々は、トランスフォーマーベースの言語モデル(bert)を微調整し、golden standard annotated validation set上で検証することでデータセットを評価する。 この結果(f1-score= .64)は,低資源環境における初期作業に適した戦略として語彙ベースの弱い監督を示唆する。

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