Fugu-MT 論文翻訳(概要): Lexico-semantic and affective modelling of Spanish poetry: A semi-supervised learning approach

論文の概要: Lexico-semantic and affective modelling of Spanish poetry: A semi-supervised learning approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04152v2
Date: Mon, 13 Sep 2021 12:37:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-14 16:18:02.458258
Title: Lexico-semantic and affective modelling of Spanish poetry: A semi-supervised learning approach
Title（参考訳）: スペイン語詩の語彙的・感情的モデリング--半教師付き学習アプローチ
Authors: Alberto Barbado, Mar\'ia Dolores Gonz\'alez, D\'ebora Carrera
Abstract要約: 本稿では,4572ソネットのコーパスによって誘発される21の心理的カテゴリを推定するための半教師付き学習手法を提案する。このアプローチは、トランスフォーマーのみを使用するのとは対照的に、AUCの最大0.12の増加を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Text classification tasks have improved substantially during the last years by the usage of transformers. However, the majority of researches focus on prose texts, with poetry receiving less attention, specially for Spanish language. In this paper, we propose a semi-supervised learning approach for inferring 21 psychological categories evoked by a corpus of 4572 sonnets, along with 10 affective and lexico-semantic multiclass ones. The subset of poems used for training an evaluation includes 270 sonnets. With our approach, we achieve an AUC beyond 0.7 for 76% of the psychological categories, and an AUC over 0.65 for 60% on the multiclass ones. The sonnets are modelled using transformers, through sentence embeddings, along with lexico-semantic and affective features, obtained by using external lexicons. Consequently, we see that this approach provides an AUC increase of up to 0.12, as opposed to using transformers alone.
Abstract（参考訳）: テキスト分類タスクは、トランスフォーマーの使用により、ここ数年で大幅に改善されている。しかし、ほとんどの研究は散文に焦点をあてており、特にスペイン語に対する詩の注目は少なかった。本稿では,4572ソネットのコーパスによって誘発される21の心理的カテゴリと10の感情的・レキシコ・セマンティックなマルチクラスを推定する半教師付き学習手法を提案する。評価の訓練に用いられる詩のサブセットは、270ソネットを含む。アプローチでは,心理学的カテゴリーの76%に対して0.7以上,マルチクラスでは0.65以上,AUCを60%以上とした。ソネットは、外部レキシコンを用いて得られるレクシコ・セマンティクスと情緒的特徴とともに、文埋め込みを通じてトランスフォーマーを用いてモデル化される。その結果,この手法は変圧器のみを使用するのではなく,AUCの最大0.12の増加をもたらすことがわかった。

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