論文の概要: Cross-domain Sentiment Classification in Spanish

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08985v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 23:11:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 17:31:31.027199
• Title: Cross-domain Sentiment Classification in Spanish
• Title（参考訳）: スペイン語におけるクロスドメイン感性分類
• Authors: Lautaro Estienne, Matias Vera, Leonardo Rey Vega
• Abstract要約: 商品レビューの大規模なデータベースで訓練された分類システムを用いて、異なるスペインドメインに一般化する能力について検討する。 結果として、これらの製品レビューをトレーニングすると、ドメイン間の一般化は実現可能であるが、非常に難しいことが示唆される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.563342761346608
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sentiment Classification is a fundamental task in the field of Natural Language Processing, and has very important academic and commercial applications. It aims to automatically predict the degree of sentiment present in a text that contains opinions and subjectivity at some level, like product and movie reviews, or tweets. This can be really difficult to accomplish, in part, because different domains of text contains different words and expressions. In addition, this difficulty increases when text is written in a non-English language due to the lack of databases and resources. As a consequence, several cross-domain and cross-language techniques are often applied to this task in order to improve the results. In this work we perform a study on the ability of a classification system trained with a large database of product reviews to generalize to different Spanish domains. Reviews were collected from the MercadoLibre website from seven Latin American countries, allowing the creation of a large and balanced dataset. Results suggest that generalization across domains is feasible though very challenging when trained with these product reviews, and can be improved by pre-training and fine-tuning the classification model.
• Abstract（参考訳）: 感性分類は自然言語処理の分野における基本的な課題であり、非常に重要な学術的・商業的応用を持っている。 それは、製品や映画レビュー、ツイートなど、あるレベルで意見や主観性を含むテキストに存在する感情の程度を自動的に予測することを目的としている。 テキストの異なる領域には、異なる単語や表現が含まれているため、これを実現するのは非常に難しいのです。 さらに、データベースやリソースが不足しているため、英語以外の言語でテキストを書くと、この難しさが増す。 その結果、いくつかのクロスドメインおよびクロス言語技術がこの課題に応用され、結果が改善される。 本研究では,製品レビューの大規模なデータベースを用いて,スペインの異なる領域に一般化する分類システムの能力について検討する。 レビューは7つのラテンアメリカ諸国からmercadolibreのウェブサイトから集められ、大規模でバランスの取れたデータセットの作成を可能にした。 以上の結果から,これらの製品レビューをトレーニングする場合,ドメイン間の一般化は極めて困難であり,事前学習や分類モデルの微調整によって改善可能であることが示唆された。

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