論文の概要: Optimize_Prime@DravidianLangTech-ACL2022: Emotion Analysis in Tamil
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09087v1
- Date: Tue, 19 Apr 2022 18:47:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-21 14:17:26.326842
- Title: Optimize_Prime@DravidianLangTech-ACL2022: Emotion Analysis in Tamil
- Title（参考訳）: Optimize_Prime@DravidianLangTech-ACL2022: タミルにおける感情分析
- Authors: Omkar Gokhale, Shantanu Patankar, Onkar Litake, Aditya Mandke, Dipali
Kadam
- Abstract要約: 本稿では,タミル語におけるソーシャルメディアコメントの感情分析を行うことを目的とする。
このタスクは、ソーシャルメディアのコメントを、Joy、Anger、Trust、Disgustなどの感情のカテゴリに分類することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0066310107046081
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper aims to perform an emotion analysis of social media comments in
Tamil. Emotion analysis is the process of identifying the emotional context of
the text. In this paper, we present the findings obtained by Team
Optimize_Prime in the ACL 2022 shared task "Emotion Analysis in Tamil." The
task aimed to classify social media comments into categories of emotion like
Joy, Anger, Trust, Disgust, etc. The task was further divided into two
subtasks, one with 11 broad categories of emotions and the other with 31
specific categories of emotion. We implemented three different approaches to
tackle this problem: transformer-based models, Recurrent Neural Networks
(RNNs), and Ensemble models. XLM-RoBERTa performed the best on the first task
with a macro-averaged f1 score of 0.27, while MuRIL provided the best results
on the second task with a macro-averaged f1 score of 0.13.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,タミルにおけるソーシャルメディアコメントの感情分析を行う。
感情分析は、テキストの感情的文脈を特定するプロセスである。
本稿では,ACL 2022共有タスク"Emotion Analysis in Tamil"において,Team Optimize_Primeで得られた結果について述べる。
このタスクはソーシャルメディアのコメントを、Joy、Anger、Trust、Disgustなどの感情カテゴリーに分類することを目的としている。
タスクはさらに、11の広範な感情カテゴリと31の特定の感情カテゴリの2つのサブタスクに分割された。
我々は,この問題を解決するために,トランスフォーマーベースモデル,リカレントニューラルネットワーク(RNN),エンサンブルモデルという3つのアプローチを実装した。
xlm-roberta は、マクロ平均 f1 スコア 0.27 で、muril は、マクロ平均 f1 スコア 0.13 で、第2 タスクの最高の結果を提供した。
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