論文の概要: Sentiment Analysis Using Aligned Word Embeddings for Uralic Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15380v1
• Date: Wed, 24 May 2023 17:40:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 13:51:15.061691
• Title: Sentiment Analysis Using Aligned Word Embeddings for Uralic Languages
• Title（参考訳）: 単語埋め込みを用いた尿素言語に対する感性分析
• Authors: Khalid Alnajjar, Mika H\"am\"al\"ainen, Jack Rueter
• Abstract要約: 本稿では,単語埋め込みを多数言語から4つの少数言語に翻訳する手法を提案する。 さらに、感情分析を行うために、英語データに基づいてトレーニングされた新しいニューラルネットワークモデルを提案する。 我々の研究は、最先端のニューラルモデルが絶滅危惧言語で使用できることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0312968200748118
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present an approach for translating word embeddings from a majority language into 4 minority languages: Erzya, Moksha, Udmurt and Komi-Zyrian. Furthermore, we align these word embeddings and present a novel neural network model that is trained on English data to conduct sentiment analysis and then applied on endangered language data through the aligned word embeddings. To test our model, we annotated a small sentiment analysis corpus for the 4 endangered languages and Finnish. Our method reached at least 56\% accuracy for each endangered language. The models and the sentiment corpus will be released together with this paper. Our research shows that state-of-the-art neural models can be used with endangered languages with the only requirement being a dictionary between the endangered language and a majority language.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多言語からの単語埋め込みを,Erzya,Moksha,Udmurt,Komi-Zyrianの4つの少数言語に翻訳する手法を提案する。 さらに、これらの単語埋め込みを整列させ、感情分析を行うために英語データに基づいて訓練された新しいニューラルネットワークモデルを示し、整列した単語埋め込みを通して絶滅危惧言語データに適用する。 このモデルをテストするために,4言語とフィンランド語に対する小さな感情分析コーパスを注釈した。 絶滅危惧言語毎に,少なくとも56 %の精度を達成できた。 モデルと感情コーパスは、この論文とともにリリースされる。 我々の研究によると、最先端のニューラルモデルは絶滅危惧言語で使用でき、唯一の要件は絶滅危惧言語と多数言語の間の辞書である。

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