論文の概要: AfriSenti: A Twitter Sentiment Analysis Benchmark for African Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08956v3
• Date: Mon, 24 Apr 2023 13:57:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 20:57:42.565676
• Title: AfriSenti: A Twitter Sentiment Analysis Benchmark for African Languages
• Title（参考訳）: AfriSenti: アフリカの言語に対するTwitterの感情分析ベンチマーク
• Authors: Shamsuddeen Hassan Muhammad, Idris Abdulmumin, Abinew Ali Ayele, Nedjma Ousidhoum, David Ifeoluwa Adelani, Seid Muhie Yimam, Ibrahim Sa'id Ahmad, Meriem Beloucif, Saif M. Mohammad, Sebastian Ruder, Oumaima Hourrane, Pavel Brazdil, Felermino D\'ario M\'ario Ant\'onio Ali, Davis David, Salomey Osei, Bello Shehu Bello, Falalu Ibrahim, Tajuddeen Gwadabe, Samuel Rutunda, Tadesse Belay, Wendimu Baye Messelle, Hailu Beshada Balcha, Sisay Adugna Chala, Hagos Tesfahun Gebremichael, Bernard Opoku, Steven Arthur
• Abstract要約: AfriSentiは14のアフリカの言語で110,000以上のツイートの14の感情データセットで構成されている。 データは、最初のAfro中心のSemEval共有タスクであるSemEval 2023 Task 12で使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.34461273692637
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Africa is home to over 2000 languages from over six language families and has the highest linguistic diversity among all continents. This includes 75 languages with at least one million speakers each. Yet, there is little NLP research conducted on African languages. Crucial in enabling such research is the availability of high-quality annotated datasets. In this paper, we introduce AfriSenti, which consists of 14 sentiment datasets of 110,000+ tweets in 14 African languages (Amharic, Algerian Arabic, Hausa, Igbo, Kinyarwanda, Moroccan Arabic, Mozambican Portuguese, Nigerian Pidgin, Oromo, Swahili, Tigrinya, Twi, Xitsonga, and Yor\`ub\'a) from four language families annotated by native speakers. The data is used in SemEval 2023 Task 12, the first Afro-centric SemEval shared task. We describe the data collection methodology, annotation process, and related challenges when curating each of the datasets. We conduct experiments with different sentiment classification baselines and discuss their usefulness. We hope AfriSenti enables new work on under-represented languages. The dataset is available at https://github.com/afrisenti-semeval/afrisent-semeval-2023 and can also be loaded as a huggingface datasets (https://huggingface.co/datasets/shmuhammad/AfriSenti).
• Abstract（参考訳）: アフリカには6つの言語族から2000以上の言語があり、全大陸で最も言語多様性が高い。 これには75の言語があり、それぞれ100万以上の話者がいる。 しかし、アフリカ語に関するNLP研究はほとんど行われていない。 このような研究を可能にする上で重要なのは、高品質な注釈付きデータセットの可用性だ。 本稿では,14のアフリカ語(アムハラ語,アルジェリア語,ハウサ語,イボ語,キニャルワンダ語,モロッコ語,モザンビーク語,ポルトガル語,ナイジェリア・ピジン語,オロモ語,スワヒリ語,ティグリニャ語,twi,xitsonga,yor\`ub\'a)における110,000以上のツイートの14の感情データセットからなるafrisentiを紹介する。 データは、最初のAfro中心のSemEval共有タスクであるSemEval 2023 Task 12で使用される。 データ収集手法、アノテーションプロセス、および各データセットをキュレートする際の関連する課題について述べる。 感情分類基準の異なる実験を行い,その有用性について考察する。 afrisentiが低表現言語で新しい作業を可能にすることを願っています。 データセットはhttps://github.com/afrisenti-semeval/afrisent-semeval-2023で利用可能であり、hughingfaceデータセットとしてロードすることもできる(https://huggingface.co/datasets/shmuhammad/afrisenti)。

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