論文の概要: Utilizing Weak Supervision To Generate Indonesian Conservation Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11258v1
• Date: Tue, 17 Oct 2023 13:23:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 15:52:33.440499
• Title: Utilizing Weak Supervision To Generate Indonesian Conservation Dataset
• Title（参考訳）: 弱視を利用してインドネシアの保全データセットを生成する
• Authors: Mega Fransiska, Diah Pitaloka, Saripudin, Satrio Putra, Lintang Sutawika
• Abstract要約: 迅速かつ大規模なデータセット作成のための有望なアプローチとして、弱みの監視が登場している。 本稿では,インドネシアのNLPデータセットを保護ニューステキストから構築する方法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.357014575278386
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Weak supervision has emerged as a promising approach for rapid and large-scale dataset creation in response to the increasing demand for accelerated NLP development. By leveraging labeling functions, weak supervision allows practitioners to generate datasets quickly by creating learned label models that produce soft-labeled datasets. This paper aims to show how such an approach can be utilized to build an Indonesian NLP dataset from conservation news text. We construct two types of datasets: multi-class classification and sentiment classification. We then provide baseline experiments using various pretrained language models. These baseline results demonstrate test performances of 59.79% accuracy and 55.72% F1-score for sentiment classification, 66.87% F1-score-macro, 71.5% F1-score-micro, and 83.67% ROC-AUC for multi-class classification. Additionally, we release the datasets and labeling functions used in this work for further research and exploration.
• Abstract（参考訳）: 弱監視は、NLP開発を加速する需要の増加に対応する、迅速かつ大規模データセット作成のための有望なアプローチとして現れている。 ラベル機能を利用することで、弱い監督により、ソフトラベル付きデータセットを生成する学習ラベルモデルを作成することで、実践者が迅速にデータセットを生成することができる。 本稿では,インドネシアのNLPデータセットを保護ニューステキストから構築する方法について述べる。 マルチクラス分類と感情分類の2種類のデータセットを構築した。 次に、様々な事前学習言語モデルを用いてベースライン実験を行う。 これらの基準値は59.79%の精度と55.72%のF1スコア、66.87%のF1スコアマクロ、71.5%のF1スコアマイクロ、83.67%のROC-AUCの試験結果を示している。 さらに,本研究で使用されるデータセットとラベル機能もリリースして,さらなる研究と探索を行う。

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