論文の概要: Sentiment Classification of Code-Switched Text using Pre-trained Multilingual Embeddings and Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16461v1
• Date: Sat, 29 Oct 2022 01:52:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 15:13:43.355855
• Title: Sentiment Classification of Code-Switched Text using Pre-trained Multilingual Embeddings and Segmentation
• Title（参考訳）: 事前学習型多言語埋め込みとセグメンテーションを用いたコードスイッチトテキストの感性分類
• Authors: Saurav K. Aryal, Howard Prioleau, and Gloria Washington
• Abstract要約: コード切替型感情分析のための多段階自然言語処理アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは、人間の専門知識に制限のある複数の言語の感情分析のために拡張することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.290382979353427
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With increasing globalization and immigration, various studies have estimated that about half of the world population is bilingual. Consequently, individuals concurrently use two or more languages or dialects in casual conversational settings. However, most research is natural language processing is focused on monolingual text. To further the work in code-switched sentiment analysis, we propose a multi-step natural language processing algorithm utilizing points of code-switching in mixed text and conduct sentiment analysis around those identified points. The proposed sentiment analysis algorithm uses semantic similarity derived from large pre-trained multilingual models with a handcrafted set of positive and negative words to determine the polarity of code-switched text. The proposed approach outperforms a comparable baseline model by 11.2% for accuracy and 11.64% for F1-score on a Spanish-English dataset. Theoretically, the proposed algorithm can be expanded for sentiment analysis of multiple languages with limited human expertise.
• Abstract（参考訳）: グローバル化や移民の増加に伴い、世界の人口の約半数がバイリンガルであると推定されている。 その結果、個人はカジュアルな会話設定で2つ以上の言語または方言を同時に使用する。 しかし、ほとんどの研究は自然言語処理が単言語テキストに焦点を当てている。 コード切替型感情分析における研究をさらに進めるために,混合テキストにおけるコード切替の点を利用した多段階自然言語処理アルゴリズムを提案する。 提案する感情分析アルゴリズムは,事前学習された大規模多言語モデルから導出される意味的類似性を用いて,符号切り換え文の極性を決定する。 提案手法は、スペイン英語のデータセットにおいて、精度が11.2%、f1-scoreが11.64%と同等のベースラインモデルを上回る。 理論的には、提案アルゴリズムは人間の専門知識に制限のある複数の言語の感情分析のために拡張することができる。

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