Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Empirical Study on Instance Selection Strategies in Self-training for Sentiment Analysis

論文の概要: An Empirical Study on Instance Selection Strategies in Self-training for Sentiment Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08777v1
Date: Fri, 15 Sep 2023 21:42:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-19 19:23:43.281594
Title: An Empirical Study on Instance Selection Strategies in Self-training for Sentiment Analysis
Title（参考訳）: 感情分析のための自己学習におけるインスタンス選択戦略に関する実証的研究
Authors: Haochen Liu, Sai Krishna Rallabandi, Yijing Wu, Parag Pravin Dakle, Preethi Raghavan
Abstract要約: 自己学習は感情分析モデルを開発するための経済的かつ効率的な手法である。本稿では,2つの公開感情データセット上での自己学習のための様々な事例選択戦略に関する実証的研究について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.416913210816592
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Sentiment analysis is a crucial task in natural language processing that involves identifying and extracting subjective sentiment from text. Self-training has recently emerged as an economical and efficient technique for developing sentiment analysis models by leveraging a small amount of labeled data and a larger amount of unlabeled data. However, the performance of a self-training procedure heavily relies on the choice of the instance selection strategy, which has not been studied thoroughly. This paper presents an empirical study on various instance selection strategies for self-training on two public sentiment datasets, and investigates the influence of the strategy and hyper-parameters on the performance of self-training in various few-shot settings.
Abstract（参考訳）: 感性分析は、テキストから主観的感情を識別し抽出する自然言語処理において重要な課題である。近年,少量のラベル付きデータと大量のラベル付きデータを活用することで感情分析モデルを構築するための,経済的かつ効率的な手法として自己学習が登場している。しかし, 自己学習手法の性能は, 徹底的に研究されていないインスタンス選択戦略の選択に大きく依存している。本稿では,2つの公開感情データセットにおける自己学習のための各種インスタンス選択戦略について実証研究を行い,その戦略とハイパーパラメータが様々な少数ショット環境での自己学習性能に与える影響について検討する。

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