論文の概要: Sentiment Analysis Across Multiple African Languages: A Current Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14120v1
• Date: Sat, 21 Oct 2023 21:38:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 01:43:11.436853
• Title: Sentiment Analysis Across Multiple African Languages: A Current Benchmark
• Title（参考訳）: 複数のアフリカの言語にまたがる感性分析 : 最近のベンチマーク
• Authors: Saurav K. Aryal, Howard Prioleau, Surakshya Aryal
• Abstract要約: 14のアフリカの言語に関する注釈付き感情分析が利用可能となった。 12言語にわたる現在の最先端のトランスフォーマーモデルをベンチマークし比較した。 以上の結果から,低リソース・モデリングに携わるにもかかわらず,言語毎のより優れたモデルを生成するデータが増えることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.701291200264771
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Sentiment analysis is a fundamental and valuable task in NLP. However, due to limitations in data and technological availability, research into sentiment analysis of African languages has been fragmented and lacking. With the recent release of the AfriSenti-SemEval Shared Task 12, hosted as a part of The 17th International Workshop on Semantic Evaluation, an annotated sentiment analysis of 14 African languages was made available. We benchmarked and compared current state-of-art transformer models across 12 languages and compared the performance of training one-model-per-language versus single-model-all-languages. We also evaluated the performance of standard multilingual models and their ability to learn and transfer cross-lingual representation from non-African to African languages. Our results show that despite work in low resource modeling, more data still produces better models on a per-language basis. Models explicitly developed for African languages outperform other models on all tasks. Additionally, no one-model-fits-all solution exists for a per-language evaluation of the models evaluated. Moreover, for some languages with a smaller sample size, a larger multilingual model may perform better than a dedicated per-language model for sentiment classification.
• Abstract（参考訳）: 知覚分析はNLPの基本的で価値のある課題である。 しかし、データと技術的可用性の限界により、アフリカの言語の感情分析の研究は断片化され、不足している。 AfriSenti-SemEval Shared Task 12が17th International Workshop on Semantic Evaluationの一部として公開されたことで、14のアフリカの言語に関する注釈付き感情分析が利用可能になった。 12言語にまたがる最先端のトランスフォーマーモデルのベンチマークと比較を行い、1言語ごとのトレーニング性能と1言語ごとのトレーニング性能を比較した。 また、標準多言語モデルの性能と、非アフリカ語からアフリカ語への言語間表現の学習と伝達能力についても検討した。 その結果,低リソースモデリングの作業にもかかわらず,さらに多くのデータが言語ごとに優れたモデルを生成することがわかった。 アフリカの言語向けに開発されたモデルは、全てのタスクにおいて他のモデルよりも優れている。 さらに、評価されたモデルの言語ごとの評価には、1つのモデルに適したソリューションは存在しない。 さらに、サンプルサイズが小さい言語では、感情分類のための言語ごとの専用モデルよりも、より大きな多言語モデルの方が優れている可能性がある。

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