論文の概要: Transformer-based approaches to Sentiment Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07292v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 17:12:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 13:47:08.248863
• Title: Transformer-based approaches to Sentiment Detection
• Title（参考訳）: トランスフォーマティブに基づく感情検出手法
• Authors: Olumide Ebenezer Ojo, Hoang Thang Ta, Alexander Gelbukh, Hiram Calvo, Olaronke Oluwayemisi Adebanji, Grigori Sidorov
• Abstract要約: テキスト分類のための4種類の最先端変圧器モデルの性能について検討した。 RoBERTa変換モデルは82.6%のスコアでテストデータセット上で最高のパフォーマンスを示し、品質予測に非常に推奨されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.41644538483948
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The use of transfer learning methods is largely responsible for the present breakthrough in Natural Learning Processing (NLP) tasks across multiple domains. In order to solve the problem of sentiment detection, we examined the performance of four different types of well-known state-of-the-art transformer models for text classification. Models such as Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), Robustly Optimized BERT Pre-training Approach (RoBERTa), a distilled version of BERT (DistilBERT), and a large bidirectional neural network architecture (XLNet) were proposed. The performance of the four models that were used to detect disaster in the text was compared. All the models performed well enough, indicating that transformer-based models are suitable for the detection of disaster in text. The RoBERTa transformer model performs best on the test dataset with a score of 82.6% and is highly recommended for quality predictions. Furthermore, we discovered that the learning algorithms' performance was influenced by the pre-processing techniques, the nature of words in the vocabulary, unbalanced labeling, and the model parameters.
• Abstract（参考訳）: 転写学習手法の使用は、複数のドメインにわたる自然言語処理(NLP)タスクのブレークスルーに大きく寄与している。 感情検出の問題を解決するために,テキスト分類のための4種類の既知変圧器モデルの性能について検討した。 変換器(BERT)からの双方向エンコーダ表現、ロバスト最適化BERT事前学習アプローチ(RoBERTa)、BERTの蒸留版(DistilBERT)、大規模双方向ニューラルネットワークアーキテクチャ(XLNet)などのモデルを提案する。 テキスト中の災害検出に使用された4つのモデルの性能を比較した。 全てのモデルは十分に機能し、トランスフォーマーベースのモデルはテキスト中の災害検出に適していることを示している。 RoBERTa変換モデルは82.6%のスコアでテストデータセット上で最高のパフォーマンスを示し、品質予測に非常に推奨されている。 さらに,学習アルゴリズムの性能は,前処理技術,語彙中の単語の性質,バランスの取れないラベル付け,モデルパラメータの影響を受けていることがわかった。

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