論文の概要: SemEval-2023 Task 12: Sentiment Analysis for African Languages (AfriSenti-SemEval)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06845v2
• Date: Mon, 1 May 2023 10:18:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 17:55:12.750933
• Title: SemEval-2023 Task 12: Sentiment Analysis for African Languages (AfriSenti-SemEval)
• Title（参考訳）: semeval-2023タスク12:アフリカ語感情分析(アフィリエンス・セメヴァル)
• Authors: Shamsuddeen Hassan Muhammad, Idris Abdulmumin, Seid Muhie Yimam, David Ifeoluwa Adelani, Ibrahim Sa'id Ahmad, Nedjma Ousidhoum, Abinew Ayele, Saif M. Mohammad, Meriem Beloucif, Sebastian Ruder
• Abstract要約: AfriSenti-SemEvalは14のアフリカの言語における感情分類の課題である。 我々は,(1)タスクA:モノリンガル分類,(2)タスクB:マルチリンガル分類,(3)タスクC:ゼロショット分類,34のサブミッションを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.140064297754634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present the first Africentric SemEval Shared task, Sentiment Analysis for African Languages (AfriSenti-SemEval) - The dataset is available at https://github.com/afrisenti-semeval/afrisent-semeval-2023. AfriSenti-SemEval is a sentiment classification challenge 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 (Muhammad et al., 2023), using data labeled with 3 sentiment classes. We present three subtasks: (1) Task A: monolingual classification, which received 44 submissions; (2) Task B: multilingual classification, which received 32 submissions; and (3) Task C: zero-shot classification, which received 34 submissions. The best performance for tasks A and B was achieved by NLNDE team with 71.31 and 75.06 weighted F1, respectively. UCAS-IIE-NLP achieved the best average score for task C with 58.15 weighted F1. We describe the various approaches adopted by the top 10 systems and their approaches.
• Abstract（参考訳）: Africentric SemEval Shared Task, Sentiment Analysis for African Languages (AfriSenti-SemEval) - このデータセットはhttps://github.com/afrisenti-semeval/afrisent-semeval-2023で公開されている。 amharic, algerian arabic, hausa, igbo, kinyarwanda, moroccan arabic, mozambican portuguese, nigerian pidgin, oromo, swahili, tigrinya, twi, xitsonga, yor\`ub\'a (muhammad et al., 2023) の14のアフリカの言語における感情分類課題である。 1)タスクA:単言語分類44件,(2)タスクB:多言語分類32件,(3)タスクC:ゼロショット分類34件のサブタスクを提示した。 タスクAとBの最高のパフォーマンスは、それぞれ71.31と75.06の重み付きF1のNLNDEチームによって達成された。 UCAS-IIE-NLPは58.15重み付きF1のタスクCで最高の平均スコアを達成した。 トップ10システムで採用されている様々なアプローチとそのアプローチについて説明する。

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