論文の概要: Sentiment analysis in Tourism: Fine-tuning BERT or sentence embeddings concatenation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07797v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 23:23:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 17:08:33.294903
• Title: Sentiment analysis in Tourism: Fine-tuning BERT or sentence embeddings concatenation?
• Title（参考訳）: 観光における感性分析:微調整BERTか文埋め込みか?
• Authors: Ibrahim Bouabdallaoui, Fatima Guerouate, Samya Bouhaddour, Chaimae Saadi, Mohammed Sbihi
• Abstract要約: 変換器からの双方向表現を微調整する手法と2つの埋め込みを結合して、積層した2方向長短期記憶-二方向Gated Recurrent Unitsモデルの性能を向上させる方法の比較研究を行う。 2つの手法のレベルで最高の学習率の探索を行い、各文の埋め込み組み合わせに対して最適な埋め込みの比較を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Undoubtedly that the Bidirectional Encoder representations from Transformers is the most powerful technique in making Natural Language Processing tasks such as Named Entity Recognition, Question & Answers or Sentiment Analysis, however, the use of traditional techniques remains a major potential for the improvement of recent models, in particular word tokenization techniques and embeddings, but also the improvement of neural network architectures which are now the core of each architecture. recent. In this paper, we conduct a comparative study between Fine-Tuning the Bidirectional Encoder Representations from Transformers and a method of concatenating two embeddings to boost the performance of a stacked Bidirectional Long Short-Term Memory-Bidirectional Gated Recurrent Units model; these two approaches are applied in the context of sentiment analysis of shopping places in Morocco. A search for the best learning rate was made at the level of the two approaches, and a comparison of the best optimizers was made for each sentence embedding combination with regard to the second approach.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマからの双方向エンコーダ表現が、名前付きエンティティ認識、質問と回答、感情分析といった自然言語処理タスクを作成する上で最も強力な技術であることは疑いないが、伝統的なテクニックの使用は、最近のモデル、特に単語のトークン化技術や埋め込み技術の改善にとって大きな可能性を秘めている。 最近だ 本稿では、トランスフォーマーからの双方向エンコーダ表現を微調整する手法と、2つの埋め込みを結合して積み重ねた双方向長期記憶-双方向Gated Recurrent Unitsモデルの性能を高める方法の比較研究を行い、これら2つのアプローチをモロッコのショッピングモールの感情分析の文脈に適用する。 2つのアプローチのレベルで最高の学習率の探索を行い,2つ目のアプローチについて各文の埋め込み組み合わせについて最適な最適化器の比較を行った。

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