論文の概要: Multi-task Learning for Cross-Lingual Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07160v1
• Date: Wed, 14 Dec 2022 11:29:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 14:54:14.892096
• Title: Multi-task Learning for Cross-Lingual Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: 言語間感情分析のためのマルチタスク学習
• Authors: Gaurish Thakkar, Nives Mikelic Preradovic, Marko Tadic
• Abstract要約: この研究は、クロアチアのニュース記事に肯定的、否定的、中立的な感情をスロベニアのデータセットを使って分類することを目的としている。 このシステムは、英語、スロベニア語、クロアチア語という3つの言語で訓練された、トリリンガルなBERTベースのモデルに基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a cross-lingual sentiment analysis of news articles using zero-shot and few-shot learning. The study aims to classify the Croatian news articles with positive, negative, and neutral sentiments using the Slovene dataset. The system is based on a trilingual BERT-based model trained in three languages: English, Slovene, Croatian. The paper analyses different setups using datasets in two languages and proposes a simple multi-task model to perform sentiment classification. The evaluation is performed using the few-shot and zero-shot scenarios in single-task and multi-task experiments for Croatian and Slovene.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ゼロショット学習と少数ショット学習を用いて,ニュース記事の言語間感情分析を行う。 この研究は、クロアチアのニュース記事をスロベニアのデータセットを用いて肯定的、否定的、中立的な感情で分類することを目的としている。 このシステムは、英語、スロベニア語、クロアチア語という3つの言語で訓練された三言語BERTベースのモデルに基づいている。 本稿では2つの言語でデータセットを用いて異なる設定を解析し、感情分類を行うためのシンプルなマルチタスクモデルを提案する。 評価はクロアチア語とスロベニア語のシングルタスクおよびマルチタスク実験において、少数およびゼロショットのシナリオを用いて行われる。

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