論文の概要: Tweet Sentiment Extraction using Viterbi Algorithm with Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05973v1
• Date: Fri, 11 Aug 2023 07:16:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 14:55:25.104489
• Title: Tweet Sentiment Extraction using Viterbi Algorithm with Transfer Learning
• Title（参考訳）: 転送学習を用いたビタビアルゴリズムを用いたツイート感情抽出
• Authors: Zied Baklouti (UPCit\'e, ENIT)
• Abstract要約: この研究は、感情を打つツイート文の一部を特定することを目的としている。 我々は、以前に著者が修正したViterbiアルゴリズムの改良を続け、事前訓練されたモデルパラメータを受信できるようにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tweet sentiment extraction extracts the most significant portion of the sentence, determining whether the sentiment is positive or negative. This research aims to identify the part of tweet sentences that strikes any emotion. To reach this objective, we continue improving the Viterbi algorithm previously modified by the author to make it able to receive pre-trained model parameters. We introduce the confidence score and vector as two indicators responsible for evaluating the model internally before assessing the final results. We then present a method to fine-tune this nonparametric model. We found that the model gets highly explainable as the confidence score vector reveals precisely where the least confidence predicted states are and if the modifications approved ameliorate the confidence score or if the tuning is going in the wrong direction.
• Abstract（参考訳）: ツイート感情抽出は文の最も重要な部分を抽出し、感情が肯定的か否定的であるかを決定する。 本研究の目的は、感情を打つツイート文の一部を特定することである。 この目的を達成するため、著者が以前に修正したビタビアルゴリズムを改良し、事前学習したモデルパラメータを受信できるようにする。 最終結果を評価する前に,信頼度スコアとベクトルを,内部でモデルを評価する2つの指標として導入する。 次に,この非パラメトリックモデルを微調整する手法を提案する。 信頼度スコアベクトルは、予測された最も信頼度の低い状態が正確に示され、修正が承認された場合、信頼度スコアが改善された場合、あるいはチューニングが間違った方向に進んでいる場合、モデルが説明可能であることが判明した。

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