論文の概要: Few-Shot Cross-Lingual Stance Detection with Sentiment-Based Pre-Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06050v1
• Date: Mon, 13 Sep 2021 15:20:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-14 21:26:25.814895
• Title: Few-Shot Cross-Lingual Stance Detection with Sentiment-Based Pre-Training
• Title（参考訳）: 感性に基づく事前学習によるFew-Shotクロスリンガルスタンス検出
• Authors: Momchil Hardalov, Arnav Arora, Preslav Nakov, Isabelle Augenstein
• Abstract要約: 本研究は,現在までの言語間スタンス検出に関する最も包括的な研究である。 6つの言語ファミリーの12言語で15の多様なデータセットを使用します。 実験では,新しいラベルエンコーダの追加を提案し,パターン探索トレーニングを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.800766653254634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The goal of stance detection is to determine the viewpoint expressed in a piece of text towards a target. These viewpoints or contexts are often expressed in many different languages depending on the user and the platform, which can be a local news outlet, a social media platform, a news forum, etc. Most research in stance detection, however, has been limited to working with a single language and on a few limited targets, with little work on cross-lingual stance detection. Moreover, non-English sources of labelled data are often scarce and present additional challenges. Recently, large multilingual language models have substantially improved the performance on many non-English tasks, especially such with limited numbers of examples. This highlights the importance of model pre-training and its ability to learn from few examples. In this paper, we present the most comprehensive study of cross-lingual stance detection to date: we experiment with 15 diverse datasets in 12 languages from 6 language families, and with 6 low-resource evaluation settings each. For our experiments, we build on pattern-exploiting training, proposing the addition of a novel label encoder to simplify the verbalisation procedure. We further propose sentiment-based generation of stance data for pre-training, which shows sizeable improvement of more than 6% F1 absolute in low-shot settings compared to several strong baselines.
• Abstract（参考訳）: 姿勢検出の目標は、テキストで表現された視点を目標に向かって決定することである。 これらの視点や文脈は、ユーザーやプラットフォームによって多くの異なる言語で表現されることが多く、ローカルニュースメディア、ソーシャルメディアプラットフォーム、ニュースフォーラムなどである。 しかし、スタンス検出のほとんどの研究は、言語間のスタンス検出にはほとんど取り組んでおらず、単一の言語といくつかの限定されたターゲットでのみ行われている。 さらに、ラベル付きデータの非英語ソースは、しばしば不足しており、追加の課題がある。 近年,多くの非英語タスク,特に少数の例において,大規模な多言語言語モデルの性能が大幅に向上している。 これは、モデルの事前トレーニングの重要性と、少数の例から学ぶ能力を強調している。 本稿では,現在までの言語間スタンス検出に関する最も包括的な研究について述べる。6つの言語ファミリーの12言語で15の多様なデータセットと6つの低リソース評価設定を用いて実験する。 実験では, 音声合成の簡易化を目的として, 新たなラベルエンコーダの追加を提案する。 さらに,低ショット設定で6%以上のf1絶対値が向上するプレトレーニングのための感情に基づく姿勢データの生成法を提案する。

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