論文の概要: Optimal Strategies to Perform Multilingual Analysis of Social Content for a Novel Dataset in the Tourism Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14727v1
• Date: Mon, 20 Nov 2023 13:08:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-12-03 13:41:23.594630
• Title: Optimal Strategies to Perform Multilingual Analysis of Social Content for a Novel Dataset in the Tourism Domain
• Title（参考訳）: 観光分野における新しいデータセットのためのソーシャルコンテンツの多言語分析のための最適戦略
• Authors: Maxime Masson, Rodrigo Agerri, Christian Sallaberry, Marie-Noelle Bessagnet, Annig Le Parc Lacayrelle and Philippe Roose
• Abstract要約: 大規模な多言語言語モデル上で、少数ショット、パターン探索、微調整の機械学習技術を評価する。 我々は,3つの共通NLPタスクにおいて,優れた性能を実現するのに必要な注釈付きサンプルの量を確認することを目的としている。 この作業は、NLPを新しいドメイン固有のアプリケーションに適用する方法を舗装する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.848712585343905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rising influence of social media platforms in various domains, including tourism, has highlighted the growing need for efficient and automated natural language processing (NLP) approaches to take advantage of this valuable resource. However, the transformation of multilingual, unstructured, and informal texts into structured knowledge often poses significant challenges. In this work, we evaluate and compare few-shot, pattern-exploiting and fine-tuning machine learning techniques on large multilingual language models (LLMs) to establish the best strategy to address the lack of annotated data for 3 common NLP tasks in the tourism domain: (1) Sentiment Analysis, (2) Named Entity Recognition, and (3) Fine-grained Thematic Concept Extraction (linked to a semantic resource). Furthermore, we aim to ascertain the quantity of annotated examples required to achieve good performance in those 3 tasks, addressing a common challenge encountered by NLP researchers in the construction of domain-specific datasets. Extensive experimentation on a newly collected and annotated multilingual (French, English, and Spanish) dataset composed of tourism-related tweets shows that current few-shot learning techniques allow us to obtain competitive results for all three tasks with very little annotation data: 5 tweets per label (15 in total) for Sentiment Analysis, 10% of the tweets for location detection (around 160) and 13% (200 approx.) of the tweets annotated with thematic concepts, a highly fine-grained sequence labeling task based on an inventory of 315 classes. This comparative analysis, grounded in a novel dataset, paves the way for applying NLP to new domain-specific applications, reducing the need for manual annotations and circumventing the complexities of rule-based, ad hoc solutions.
• Abstract（参考訳）: 観光を含む各分野におけるソーシャルメディアプラットフォームの影響の高まりは、この貴重な資源を活用するために、効率的かつ自動化された自然言語処理(NLP)アプローチの必要性の高まりを浮き彫りにした。 しかし、多言語、非構造的、非公式なテキストの構造化知識への変換は、しばしば重大な課題を引き起こす。 本研究では,観光分野における3つの共通nlpタスクに対する注釈付きデータの欠如に対して,(1)感情分析,(2)名前付きエンティティ認識,(3)きめ細かなテーマ概念抽出(意味資源とリンク)という,最善の戦略を確立するため,多言語言語モデル(llms)上でのマイナショット,パターン展開,微調整の機械学習手法を評価し,比較する。 さらに,NLP研究者がドメイン固有のデータセットの構築において直面する共通の課題に対処するため,これらの3つのタスクにおいて優れたパフォーマンスを達成するのに必要な注釈付きサンプルの量を確認することを目的とする。 Extensive experimentation on a newly collected and annotated multilingual (French, English, and Spanish) dataset composed of tourism-related tweets shows that current few-shot learning techniques allow us to obtain competitive results for all three tasks with very little annotation data: 5 tweets per label (15 in total) for Sentiment Analysis, 10% of the tweets for location detection (around 160) and 13% (200 approx.) of the tweets annotated with thematic concepts, a highly fine-grained sequence labeling task based on an inventory of 315 classes. この比較分析は、新しいデータセットに基づいて、NLPを新しいドメイン固有のアプリケーションに適用する方法を舗装し、手動アノテーションの必要性を減らし、ルールベースのアドホックソリューションの複雑さを回避する。

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