論文の概要: HausaNLP at SemEval-2023 Task 12: Leveraging African Low Resource
TweetData for Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13634v1
- Date: Wed, 26 Apr 2023 15:47:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-27 13:42:37.880438
- Title: HausaNLP at SemEval-2023 Task 12: Leveraging African Low Resource
TweetData for Sentiment Analysis
- Title（参考訳）: HausaNLP at SemEval-2023 Task 12: Leveraging African Low Resource TweetData for Sentiment Analysis
- Authors: Saheed Abdullahi Salahudeen, Falalu Ibrahim Lawan, Ahmad Mustapha
Wali, Amina Abubakar Imam, Aliyu Rabiu Shuaibu, Aliyu Yusuf, Nur Bala Rabiu,
Musa Bello, Shamsuddeen Umaru Adamu, Saminu Mohammad Aliyu, Murja Sani
Gadanya, Sanah Abdullahi Muaz, Mahmoud Said Ahmad, Abdulkadir Abdullahi,
Abdulmalik Yusuf Jamoh
- Abstract要約: Twitter データセットを用いた低リソースアフリカ言語に対する感情分析の共有タスクである SemEval-2023 Task 12 について述べる。
我々のゴールは、Afro-xlmr-large、AfriBERTa-Large、Bert-base-arabic-camelbert-da-sentiment (アラビア語-camelbert)、Multilingual-BERT (mBERT)、BERTモデルを用いて、14のアフリカの言語に対する感情分析を行うことである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: We present the findings of SemEval-2023 Task 12, a shared task on sentiment
analysis for low-resource African languages using Twitter dataset. The task
featured three subtasks; subtask A is monolingual sentiment classification with
12 tracks which are all monolingual languages, subtask B is multilingual
sentiment classification using the tracks in subtask A and subtask C is a
zero-shot sentiment classification. We present the results and findings of
subtask A, subtask B and subtask C. We also release the code on github. Our
goal is to leverage low-resource tweet data using pre-trained Afro-xlmr-large,
AfriBERTa-Large, Bert-base-arabic-camelbert-da-sentiment (Arabic-camelbert),
Multilingual-BERT (mBERT) and BERT models for sentiment analysis of 14 African
languages. The datasets for these subtasks consists of a gold standard
multi-class labeled Twitter datasets from these languages. Our results
demonstrate that Afro-xlmr-large model performed better compared to the other
models in most of the languages datasets. Similarly, Nigerian languages: Hausa,
Igbo, and Yoruba achieved better performance compared to other languages and
this can be attributed to the higher volume of data present in the languages.
- Abstract（参考訳）: Twitter データセットを用いた低リソースアフリカ言語に対する感情分析の共有タスクである SemEval-2023 Task 12 について述べる。
サブタスクaは12のトラックからなる単言語感情分類であり、サブタスクbはサブタスクaのトラックを使用して多言語感情分類を行い、サブタスクcはゼロショット感情分類である。
サブタスクA,サブタスクB,サブタスクCの結果と結果を示すとともに,github上でもコードを公開している。
我々のゴールは、Afro-xlmr-large、AfriBERTa-Large、Bert-base-arabic-camelbert-da-sentiment (アラビア語-camelbert)、Multilingual-BERT (mBERT)、BERTモデルを用いて、14のアフリカの言語に対する感情分析を行うことである。
これらのサブタスクのデータセットは、これらの言語からのゴールド標準のマルチクラスラベル付きtwitterデータセットで構成されている。
その結果,afro-xlmr-largeモデルの方が,ほとんどの言語データセットの他のモデルと比較して優れた性能を示した。
同様に、ナイジェリアの言語であるHausa、Igbo、Yorubaは、他の言語と比較してパフォーマンスが良く、これは、言語に存在するデータ量の増加によるものである。
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