論文の概要: Zero-shot Sentiment Analysis in Low-Resource Languages Using a Multilingual Sentiment Lexicon

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02113v1
• Date: Sat, 3 Feb 2024 10:41:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 22:03:34.033043
• Title: Zero-shot Sentiment Analysis in Low-Resource Languages Using a Multilingual Sentiment Lexicon
• Title（参考訳）: 多言語感性語彙を用いた低リソース言語におけるゼロショット感性解析
• Authors: Fajri Koto and Tilman Beck and Zeerak Talat and Iryna Gurevych and Timothy Baldwin
• Abstract要約: 私たちは、34の言語にまたがるゼロショットの感情分析タスクに重点を置いています。 文レベルの感情データを使用しない多言語語彙を用いた事前学習は、英語の感情データセットに微調整されたモデルと比較して、ゼロショット性能が優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.12363425794214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Improving multilingual language models capabilities in low-resource languages is generally difficult due to the scarcity of large-scale data in those languages. In this paper, we relax the reliance on texts in low-resource languages by using multilingual lexicons in pretraining to enhance multilingual capabilities. Specifically, we focus on zero-shot sentiment analysis tasks across 34 languages, including 6 high/medium-resource languages, 25 low-resource languages, and 3 code-switching datasets. We demonstrate that pretraining using multilingual lexicons, without using any sentence-level sentiment data, achieves superior zero-shot performance compared to models fine-tuned on English sentiment datasets, and large language models like GPT--3.5, BLOOMZ, and XGLM. These findings are observable for unseen low-resource languages to code-mixed scenarios involving high-resource languages.
• Abstract（参考訳）: 低リソース言語における多言語モデルの改善は、これらの言語における大規模データの不足のため、一般的には困難である。 本稿では,多言語レキシコンを事前学習に利用して,低リソース言語におけるテキストへの依存を緩和し,多言語機能の向上を図る。 具体的には、34言語にまたがるゼロショット感情分析タスクに重点を置いており、6つのハイ/medium-resource言語、25の低リソース言語、3つのコードスイッチデータセットを含む。 文レベルの感情データを用いずに,多言語辞書を用いた事前学習が,英語感情データセットやgpt--3.5,bloomz,xglmなどの大規模言語モデルと比較して,ゼロショット性能に優れていることを示す。 これらの発見は、未発見の低リソース言語から高リソース言語を含むコード混合シナリオに観察可能である。

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