論文の概要: Arabic Sentiment Analysis with Noisy Deep Explainable Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13731v2
- Date: Wed, 29 Nov 2023 11:52:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-01 00:55:27.102271
- Title: Arabic Sentiment Analysis with Noisy Deep Explainable Model
- Title(参考訳): うるさく説明可能なモデルを用いたアラビア語感情分析
- Authors: Md. Atabuzzaman, Md Shajalal, Maksuda Bilkis Baby, Alexander Boden
- Abstract要約: 本稿では,アラビア語の感情分類フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,局所的な代理説明可能なモデルをトレーニングすることで,特定の予測を説明することができる。
アラビアサデータセットの公開ベンチマーク実験を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 48.22321420680046
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Sentiment Analysis (SA) is an indispensable task for many real-world
applications. Compared to limited resourced languages (i.e., Arabic, Bengali),
most of the research on SA are conducted for high resourced languages (i.e.,
English, Chinese). Moreover, the reasons behind any prediction of the Arabic
sentiment analysis methods exploiting advanced artificial intelligence
(AI)-based approaches are like black-box - quite difficult to understand. This
paper proposes an explainable sentiment classification framework for the Arabic
language by introducing a noise layer on Bi-Directional Long Short-Term Memory
(BiLSTM) and Convolutional Neural Networks (CNN)-BiLSTM models that overcome
over-fitting problem. The proposed framework can explain specific predictions
by training a local surrogate explainable model to understand why a particular
sentiment (positive or negative) is being predicted. We carried out experiments
on public benchmark Arabic SA datasets. The results concluded that adding noise
layers improves the performance in sentiment analysis for the Arabic language
by reducing overfitting and our method outperformed some known state-of-the-art
methods. In addition, the introduced explainability with noise layer could make
the model more transparent and accountable and hence help adopting AI-enabled
system in practice.
- Abstract(参考訳): 感性分析(SA)は多くの現実世界のアプリケーションに必須のタスクである。
限られた資源言語(アラビア語、ベンガル語)と比較すると、SAに関する研究の大部分は高資源言語(英語、中国語)で行われている。
さらに、高度な人工知能(AI)ベースのアプローチを利用したアラビア語の感情分析手法の予測の背後にある理由は、ブラックボックスのようなもので、理解が難しい。
本稿では,Bi-Directional Long Short-Term Memory (BiLSTM) と Convolutional Neural Networks (CNN)-BiLSTM モデルにノイズ層を導入し,過度に適合する問題を克服し,アラビア語の感情分類フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,特定の感情(肯定的あるいは否定的)が予測されている理由を理解するために,局所的な代理説明可能なモデルを訓練することにより,特定の予測を説明することができる。
アラビア語saデータセットの公開ベンチマーク実験を行った。
その結果,アラビア語に対する感情分析におけるノイズ層の追加は,過度な適合を減らし,その手法が既知の最先端手法よりも優れていた。
さらに、ノイズレイヤによる説明可能性を導入することで、モデルを透明性と説明責任が向上し、実際にAI対応システムを採用する上で役立ちます。
関連論文リスト
- A Multilingual Sentiment Lexicon for Low-Resource Language Translation using Large Languages Models and Explainable AI [0.0]
南アフリカとDRCは、ズールー語、セペディ語、アフリカーンス語、フランス語、英語、ツィルバ語などの言語と共に複雑な言語景観を呈している。
この研究はフランス語とツィルバ語用に設計された多言語辞書を開発し、英語、アフリカーンス語、セペディ語、ズールー語への翻訳を含むように拡張された。
総合的なテストコーパスは、感情を予測するためにトレーニングされた機械学習モデルを使用して、翻訳と感情分析タスクをサポートするために作成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-06T23:41:18Z) - Holmes: A Benchmark to Assess the Linguistic Competence of Language Models [59.627729608055006]
言語モデル(LM)の言語能力を評価するための新しいベンチマークであるHolmesを紹介する。
我々は、計算に基づく探索を用いて、異なる言語現象に関するLMの内部表現を調べる。
その結果,近年,他の認知能力からLMの言語能力を引き離す声が上がっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-29T17:58:36Z) - Exploring Tokenization Strategies and Vocabulary Sizes for Enhanced Arabic Language Models [0.0]
本稿では,アラビア語モデルの性能に及ぼすトークン化戦略と語彙サイズの影響について検討する。
本研究は, 語彙サイズがモデルサイズを一定に保ちながら, モデル性能に及ぼす影響を限定的に明らかにした。
論文のレコメンデーションには、方言の課題に対処するためのトークン化戦略の洗練、多様な言語コンテキストにわたるモデルの堅牢性の向上、リッチな方言ベースのアラビア語を含むデータセットの拡大が含まれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-17T07:44:44Z) - Natural Language Processing for Dialects of a Language: A Survey [56.93337350526933]
最先端自然言語処理(NLP)モデルは、大規模なトレーニングコーパスでトレーニングされ、評価データセットで最上位のパフォーマンスを報告します。
この調査は、これらのデータセットの重要な属性である言語の方言を掘り下げる。
方言データセットに対するNLPモデルの性能劣化と言語技術のエクイティへのその影響を動機として,我々はデータセットやアプローチの観点から,方言に対するNLPの過去の研究を調査した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-11T03:04:38Z) - Content-Localization based System for Analyzing Sentiment and Hate
Behaviors in Low-Resource Dialectal Arabic: English to Levantine and Gulf [5.2957928879391]
本稿では,高リソース言語における資源の内容を,低リソースアラビア語方言にローカライズすることを提案する。
我々は、コンテンツローカライゼーションに基づくニューラルマシン翻訳を用いて、レバンタインとガルフの2つの低リソースアラビア語方言に対する感情と憎悪の分類器を開発する。
以上の結果から,同一言語における方言の特異性を考慮し,方言的側面を無視することが,誤解を招く可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-27T15:37:33Z) - Improving Pre-trained Language Model Fine-tuning with Noise Stability
Regularization [94.4409074435894]
本稿では,LNSR(Layerwise Noise Stability Regularization)という,新規かつ効果的な微調整フレームワークを提案する。
具体的には、標準ガウス雑音を注入し、微調整モデルの隠れ表現を正規化することを提案する。
提案手法は,L2-SP,Mixout,SMARTなど他の最先端アルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-12T04:42:49Z) - Pre-trained Transformer-Based Approach for Arabic Question Answering : A
Comparative Study [0.5801044612920815]
4つの読解データセットを用いて、アラビア語のQAに対する最先端の事前学習変圧器モデルの評価を行った。
我々は, AraBERTv2-baseモデル, AraBERTv0.2-largeモデル, AraELECTRAモデルの性能を微調整し, 比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-10T12:33:18Z) - AES Systems Are Both Overstable And Oversensitive: Explaining Why And
Proposing Defenses [66.49753193098356]
スコアリングモデルの驚くべき逆方向の脆さの原因について検討する。
のモデルとして訓練されているにもかかわらず、単語の袋のように振る舞うことを示唆している。
高い精度で試料を発生させる過敏性と過敏性を検出できる検出ベース保護モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-24T03:49:38Z) - Arabic aspect based sentiment analysis using BERT [0.0]
本稿では、BERTのような事前訓練された言語モデルからのコンテキスト埋め込みのモデリング機能について述べる。
我々は、このタスクに対処するために、シンプルだが効果的なBERTベースの神経ベースラインを構築しています。
実験結果によると, 単純な線形分類層を持つBERTアーキテクチャは, 最先端の成果を上回った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-28T11:34:00Z) - Data Augmentation for Spoken Language Understanding via Pretrained
Language Models [113.56329266325902]
音声言語理解(SLU)モデルの訓練は、しばしばデータ不足の問題に直面している。
我々は,事前学習言語モデルを用いたデータ拡張手法を提案し,生成した発話の変動性と精度を向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-29T04:07:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。