論文の概要: LyS_ACoru\~na at SemEval-2022 Task 10: Repurposing Off-the-Shelf Tools for Sentiment Analysis as Semantic Dependency Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12820v1
• Date: Wed, 27 Apr 2022 10:21:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-28 19:29:47.087718
• Title: LyS_ACoru\~na at SemEval-2022 Task 10: Repurposing Off-the-Shelf Tools for Sentiment Analysis as Semantic Dependency Parsing
• Title（参考訳）: LyS_ACoru\~na at SemEval-2022 Task 10: Repurposing Off-the-Shelf Tools for Sentiment Analysis as Semantic Dependency Parsing
• Authors: Iago Alonso-Alonso, David Vilares and Carlos G\'omez-Rodr\'iguez
• Abstract要約: 本稿では,バイファイン・セマンティック・依存性を用いた構造化感情分析の課題に対処する。 i)1つのツリーバンクでのトレーニング、(ii)異なる言語から来るツリーバンクのトレーニングによってセットアップを緩和する。 i) 他の言語で利用可能なツリーバンクを単語レベルで翻訳して、騒々しく、文法的にも、注釈付きのデータを得る。 評価後の段階では、英語のすべてのツリーを単純にマージする言語間モデルも訓練した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.355938901584567
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper addressed the problem of structured sentiment analysis using a bi-affine semantic dependency parser, large pre-trained language models, and publicly available translation models. For the monolingual setup, we considered: (i) training on a single treebank, and (ii) relaxing the setup by training on treebanks coming from different languages that can be adequately processed by cross-lingual language models. For the zero-shot setup and a given target treebank, we relied on: (i) a word-level translation of available treebanks in other languages to get noisy, unlikely-grammatical, but annotated data (we release as much of it as licenses allow), and (ii) merging those translated treebanks to obtain training data. In the post-evaluation phase, we also trained cross-lingual models that simply merged all the English treebanks and did not use word-level translations, and yet obtained better results. According to the official results, we ranked 8th and 9th in the monolingual and cross-lingual setups.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,バイアフィン意味依存構文解析,大規模事前学習言語モデル,公開翻訳モデルを用いた構造化感情分析の問題について述べる。 モノリンガル設定については、次のように検討した。 (i)一本の木堤での訓練、 (II)言語間の言語モデルで適切に処理可能な異なる言語からのツリーバンクをトレーニングすることでセットアップを緩和する。 ゼロショットのセットアップと指定されたターゲットツリーバンクには、次のように依存しています。 (i)他の言語で利用可能な木バンクの単語レベルでの翻訳で、騒々しく、文法的ではないが注釈付きデータを得る(ライセンスが許す限りのリリース)。 (ii)これらの変換木バンクをマージしてトレーニングデータを得る。 評価後の段階では、英語の全ての木々バンクをマージし、単語レベルの翻訳を使用しない言語横断モデルも訓練し、より良い結果を得た。 結果より, 単言語・言語間設定では8位, 9位にランクインした。

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