論文の概要: Generating High-Quality Emotion Arcs For Low-Resource Languages Using
Emotion Lexicons
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02213v1
- Date: Sat, 3 Jun 2023 23:34:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-06 19:28:23.305815
- Title: Generating High-Quality Emotion Arcs For Low-Resource Languages Using
Emotion Lexicons
- Title（参考訳）: 感情レキシコンを用いた低リソース言語のための高品質感情アーク生成
- Authors: Daniela Teodorescu and Saif M. Mohammad
- Abstract要約: 生成されたアークを英語で評価する作業はほとんどない。
感情レキシコンのない言語では、英語の感情レキシコンの自動翻訳が高品質な感情弧を生成するために用いられる。
これは世界中の多くの言語で感情を扱うための道を開く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.87319293259599
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Automatically generated emotion arcs -- that capture how an individual or a
population feels over time -- are widely used in industry and research.
However, there is little work on evaluating the generated arcs in English
(where the emotion resources are available) and no work on generating or
evaluating emotion arcs for low-resource languages. Work on generating emotion
arcs in low-resource languages such as those indigenous to Africa, the
Americas, and Australia is stymied by the lack of emotion-labeled resources and
large language models for those languages. Work on evaluating emotion arcs (for
any language) is scarce because of the difficulty of establishing the true
(gold) emotion arc. Our work, for the first time, systematically and
quantitatively evaluates automatically generated emotion arcs. We also compare
two common ways of generating emotion arcs: Machine-Learning (ML) models and
Lexicon-Only (LexO) methods. By running experiments on 42 diverse datasets in 9
languages, we show that despite being markedly poor at instance level emotion
classification, LexO methods are highly accurate at generating emotion arcs
when aggregating information from hundreds of instances. (Predicted arcs have
correlations ranging from 0.94 to 0.99 with the gold arcs for various
emotions.) We also show that for languages with no emotion lexicons, automatic
translations of English emotion lexicons can be used to generate high-quality
emotion arcs -- correlations above 0.9 with the gold emotion arcs in all six
indigenous African languages explored. This opens up avenues for work on
emotions in numerous languages from around the world; crucial not only for
commerce, public policy, and health research in service of speakers of those
languages, but also to draw meaningful conclusions in emotion-pertinent
research using information from around the world (thereby avoiding a
western-centric bias in research).
- Abstract（参考訳）: 個人や人口が時間とともにどのように感じているかを捉える自動生成感情弧は、産業や研究で広く使われている。
しかし、(感情リソースが利用可能な)英語で生成された弧を評価する作業はほとんどなく、低リソース言語で感情アークを生成したり評価したりする作業も行われていない。
アフリカ、アメリカ大陸、オーストラリアなどの低リソース言語で感情アークを生成する作業は、感情ラベル付きリソースとそれらの言語のための大きな言語モデルが欠如していることに苦しめられている。
感情弧(どんな言語に対しても)を評価する作業は、真の(金色の)感情弧を確立するのが難しいため、ほとんど行われない。
私たちの研究は、初めて、系統的かつ定量的に自動生成された感情弧を評価しました。
また、機械学習(ML)モデルとLexicon-Only(LexO)手法の2つの感情弧を生成する一般的な方法を比較する。
9言語で42の多様なデータセットで実験を行うことにより、インスタンスレベルの感情分類が著しく貧弱であるにもかかわらず、LexO法は数百のインスタンスから情報を集約する際に感情弧を生成するのに非常に正確であることを示す。
(予測弧は0.94から0.99と様々な感情の金弧との相関関係がある。)
また、感情的語彙のない言語では、英語の感情的語彙の自動翻訳が高品質な感情的弧を生成するのに利用できることを示す。
これは、世界中の多くの言語における感情の研究の道を開き、商業、公共政策、それらの言語の話者のサービスにおける健康研究だけでなく、世界中の情報を用いた感情研究における有意義な結論を引き出すためにも不可欠である(研究における西洋中心の偏見を避けることによって)。
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