論文の概要: Natural Language Processing Through Transfer Learning: A Case Study on
Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16965v1
- Date: Tue, 28 Nov 2023 17:12:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-29 17:26:42.734374
- Title: Natural Language Processing Through Transfer Learning: A Case Study on
Sentiment Analysis
- Title(参考訳): 転帰学習による自然言語処理 : 感性分析を事例として
- Authors: Aman Yadav, Abhishek Vichare
- Abstract要約: 本稿では,感情分析を中心に自然言語処理における伝達学習の可能性について考察する。
その主張は、スクラッチからのトレーニングモデルと比較して、事前訓練されたBERTモデルを使用したトランスファーラーニングは、感情分類の精度を向上できるというものである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.14219428942199
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence and machine learning have significantly bolstered the
technological world. This paper explores the potential of transfer learning in
natural language processing focusing mainly on sentiment analysis. The models
trained on the big data can also be used where data are scarce. The claim is
that, compared to training models from scratch, transfer learning, using
pre-trained BERT models, can increase sentiment classification accuracy. The
study adopts a sophisticated experimental design that uses the IMDb dataset of
sentimentally labelled movie reviews. Pre-processing includes tokenization and
encoding of text data, making it suitable for NLP models. The dataset is used
on a BERT based model, measuring its performance using accuracy. The result
comes out to be 100 per cent accurate. Although the complete accuracy could
appear impressive, it might be the result of overfitting or a lack of
generalization. Further analysis is required to ensure the model's ability to
handle diverse and unseen data. The findings underscore the effectiveness of
transfer learning in NLP, showcasing its potential to excel in sentiment
analysis tasks. However, the research calls for a cautious interpretation of
perfect accuracy and emphasizes the need for additional measures to validate
the model's generalization.
- Abstract(参考訳): 人工知能と機械学習はテクノロジーの世界を大きく加速させた。
本稿では,感情分析を中心に自然言語処理における伝達学習の可能性について考察する。
ビッグデータでトレーニングされたモデルは、データが不足している場所でも使用できる。
その主張は、スクラッチからのトレーニングモデルと比較して、事前訓練されたBERTモデルを使用したトランスファーラーニングは、感情分類の精度を向上できるというものである。
この研究は、感傷的な映画レビューのimdbデータセットを使用する洗練された実験的な設計を採用している。
前処理にはテキストデータのトークン化とエンコーディングが含まれており、NLPモデルに適している。
データセットはBERTベースのモデルで使用され、精度を使用してそのパフォーマンスを測定する。
その結果は100%正確であることが判明した。
完全な正確さは印象的に見えるかもしれないが、オーバーフィッティングや一般化の欠如の結果かもしれない。
モデルが多様で見当たらないデータを扱う能力を保証するためには、さらなる分析が必要となる。
この結果は,NLPにおける伝達学習の有効性を裏付けるものであり,感情分析タスクにおいて優れる可能性を示している。
しかし、この研究は完全な精度の慎重な解釈を要求し、モデルの一般化を検証するための追加の措置の必要性を強調している。
関連論文リスト
- What Do Learning Dynamics Reveal About Generalization in LLM Reasoning? [83.83230167222852]
モデルの一般化動作は,事前記憶列車の精度と呼ばれるトレーニング指標によって効果的に特徴づけられることがわかった。
モデルの学習行動と一般化を結びつけることで、トレーニング戦略に目標とする改善を導くことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-12T09:52:40Z) - Detecting AI Generated Text Based on NLP and Machine Learning Approaches [0.0]
自然言語処理の最近の進歩により、AIモデルは将来、人間が書いた書式と同一の書体を生成することができる。
これには深い倫理的、法的、社会的反感があるかもしれない。
本手法は,電子テキストと人文テキストを区別する機械学習手法を含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-15T16:37:44Z) - Improving Classification Performance With Human Feedback: Label a few,
we label the rest [2.7386128680964408]
本稿では,連続フィードバックループがモデルをどのように洗練し,精度,リコール,精度を向上させるかを理解することに焦点を当てる。
このアプローチをFinancial Phrasebank, Banking, Craigslist, Trec, Amazon Reviewsのデータセットでベンチマークし、ラベル付き例をいくつか挙げただけで、ゼロショットの大規模言語モデルの精度を上回ります。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-17T19:13:05Z) - Robust Machine Learning by Transforming and Augmenting Imperfect
Training Data [6.928276018602774]
この論文は、現代の機械学習のいくつかのデータ感度を探求する。
まず、トレーニングデータで測定された事前の人間の識別をMLが符号化するのを防ぐ方法について論じる。
次に、トレーニング中に予測忠実度を提供するが、デプロイ時に信頼性が低い突発的特徴を含むデータから学習する問題について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T20:49:28Z) - ASPEST: Bridging the Gap Between Active Learning and Selective
Prediction [56.001808843574395]
選択予測は、不確実な場合の予測を棄却する信頼性のあるモデルを学ぶことを目的としている。
アクティブラーニングは、最も有意義な例を問うことで、ラベリングの全体、すなわち人間の依存度を下げることを目的としている。
本研究では,移動対象領域からより情報のあるサンプルを検索することを目的とした,新たな学習パラダイムである能動的選択予測を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-07T23:51:07Z) - Leveraging Unlabeled Data to Predict Out-of-Distribution Performance [63.740181251997306]
実世界の機械学習デプロイメントは、ソース(トレーニング)とターゲット(テスト)ディストリビューションのミスマッチによって特徴づけられる。
本研究では,ラベル付きソースデータとラベルなしターゲットデータのみを用いて,対象領域の精度を予測する手法を検討する。
本稿では,モデルの信頼度をしきい値として学習し,精度をラベルなし例のごく一部として予測する実践的手法である平均閾値保持信頼度(ATC)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-11T23:01:12Z) - On the Transferability of Pre-trained Language Models: A Study from
Artificial Datasets [74.11825654535895]
大規模未ラベルテキストデータ上での事前学習言語モデル(LM)により、ダウンストリームのパフォーマンスが極めて容易になる。
我々は,事前学習データに含まれる特定の特徴について,セマンティクス以外では,下流タスクのスクラッチからトレーニングしたデータよりも,事前学習したLMを優れているか検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-08T10:39:57Z) - BERT Fine-Tuning for Sentiment Analysis on Indonesian Mobile Apps
Reviews [1.5749416770494706]
本研究では,2種類の事前学習モデルを用いた感情分析における細調整BERTの有効性について検討した。
使用されるデータセットは、インドネシアのGoogle Playサイトで2020年のトップ10アプリのユーザーレビューである。
また,2つのトレーニングデータラベリング手法を用いて,スコアベースとレキシコンベースのモデルの有効性を検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-14T16:00:15Z) - ALT-MAS: A Data-Efficient Framework for Active Testing of Machine
Learning Algorithms [58.684954492439424]
少量のラベル付きテストデータのみを用いて機械学習モデルを効率的にテストする新しいフレームワークを提案する。
ベイズニューラルネットワーク(bnn)を用いたモデルアンダーテストの関心指標の推定が目的である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-11T12:14:04Z) - Omni-supervised Facial Expression Recognition via Distilled Data [120.11782405714234]
ネットワークトレーニングにおいて,信頼度の高いサンプルを多量のラベルのないデータで活用するためのオムニ教師付き学習を提案する。
我々は,新しいデータセットが学習したFERモデルの能力を大幅に向上させることができることを実験的に検証した。
そこで本研究では,生成したデータセットを複数のクラスワイド画像に圧縮するために,データセット蒸留戦略を適用することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-18T09:36:51Z)
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。