Fugu-MT 論文翻訳(概要): ExCode-Mixed: Explainable Approaches towards Sentiment Analysis on Code-Mixed Data using BERT models

論文の概要: ExCode-Mixed: Explainable Approaches towards Sentiment Analysis on Code-Mixed Data using BERT models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03200v1
Date: Tue, 7 Sep 2021 17:06:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-08 15:48:25.482340
Title: ExCode-Mixed: Explainable Approaches towards Sentiment Analysis on Code-Mixed Data using BERT models
Title（参考訳）: ExCode-Mixed:BERTモデルを用いたコードミキシングデータの知覚分析への説明可能なアプローチ
Authors: Aman Priyanshu, Aleti Vardhan, Sudarshan Sivakumar, Supriti Vijay, Nipuna Chhabra
Abstract要約: インドのソーシャルメディアサイトは大量のコードミキシングデータを生み出している。本稿では、コード混合感情分析に説明可能なアプローチを統合するための適切な方法論を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The increasing use of social media sites in countries like India has given rise to large volumes of code-mixed data. Sentiment analysis of this data can provide integral insights into people's perspectives and opinions. Developing robust explainability techniques which explain why models make their predictions becomes essential. In this paper, we propose an adequate methodology to integrate explainable approaches into code-mixed sentiment analysis.
Abstract（参考訳）: インドのような国でソーシャルメディアサイトの利用が増加すると、大量のコード混合データが生まれている。このデータの感性分析は、人々の視点や意見に不可欠な洞察を与えることができる。モデルが予測をする理由を説明するロバストな説明可能性技術の開発が不可欠である。本稿では,コード混合感情分析に説明可能なアプローチを統合するための適切な手法を提案する。

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