論文の概要: The ParlaSent Multilingual Training Dataset for Sentiment Identification in Parliamentary Proceedings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09783v2
- Date: Wed, 20 Mar 2024 10:33:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-21 22:37:29.173316
- Title: The ParlaSent Multilingual Training Dataset for Sentiment Identification in Parliamentary Proceedings
- Title（参考訳）: 議会手続における感性識別のための多言語学習データセット
- Authors: Michal Mochtak, Peter Rupnik, Nikola Ljubešić,
- Abstract要約: そこで本論文では,感傷的に手動で注釈付けした7言語による文のトレーニングデータセットを提案する。
さらに、政治科学応用のためのドメイン固有多言語トランスフォーマー言語モデルについても紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The paper presents a new training dataset of sentences in 7 languages, manually annotated for sentiment, which are used in a series of experiments focused on training a robust sentiment identifier for parliamentary proceedings. The paper additionally introduces the first domain-specific multilingual transformer language model for political science applications, which was additionally pre-trained on 1.72 billion words from parliamentary proceedings of 27 European parliaments. We present experiments demonstrating how the additional pre-training on parliamentary data can significantly improve the model downstream performance, in our case, sentiment identification in parliamentary proceedings. We further show that our multilingual model performs very well on languages not seen during fine-tuning, and that additional fine-tuning data from other languages significantly improves the target parliament's results. The paper makes an important contribution to multiple disciplines inside the social sciences, and bridges them with computer science and computational linguistics. Lastly, the resulting fine-tuned language model sets up a more robust approach to sentiment analysis of political texts across languages, which allows scholars to study political sentiment from a comparative perspective using standardized tools and techniques.
- Abstract（参考訳）: 本論文は,7言語による文のトレーニングデータセットを手動でアノテートし,議会手続のための堅牢な感情識別子のトレーニングに焦点をあてた一連の実験で使用した。
さらに、27の欧州議会の議事録から72億語を事前訓練した、政治科学応用のためのドメイン固有多言語トランスフォーマー言語モデルについても紹介した。
本稿では,議会データに付加的な事前学習を施すことによって,議会手続における感情識別のダウンストリーム性能を著しく向上させる実験を行った。
さらに、我々の多言語モデルは、微調整中に見られない言語で非常によく機能し、他の言語から追加された微調整データにより、目的とする議会の結果が大幅に改善されることを示す。
本論文は,社会科学における複数の分野に重要な貢献を行い,それらを計算機科学と計算言語学で橋渡しする。
最後に、結果として得られる微調整された言語モデルにより、言語間での政治的テキストの感情分析に対するより堅牢なアプローチが確立され、学者は標準化されたツールや技術を用いて比較的な視点から政治的感情を研究することができる。
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