論文の概要: English Prompts are Better for NLI-based Zero-Shot Emotion
Classification than Target-Language Prompts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03223v1
- Date: Mon, 5 Feb 2024 17:36:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 14:29:42.348722
- Title: English Prompts are Better for NLI-based Zero-Shot Emotion
Classification than Target-Language Prompts
- Title（参考訳）: NLIに基づくゼロショット感情分類のための英語のプロンプト
- Authors: Patrick Barrei{\ss} and Roman Klinger and Jeremy Barnes
- Abstract要約: たとえデータが異なる言語であっても、英語のプロンプトを使う方が一貫して良いことを示す。
自然言語推論に基づく言語モデルを用いた実験は、データが異なる言語である場合でも、英語のプロンプトを使う方が一貫して良いことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.099269597133265
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Emotion classification in text is a challenging and subjective task, due to
the involved cognitive inference processes that are required to interpret a
textual stimulus. In addition, the set of emotion categories is highly
domain-specific. For instance, literature analysis might require the use of
aesthetic emotions (e.g., finding something beautiful), and social media
analysis could benefit from fine-grained sets (e.g., separating anger from
annoyance) in contrast to basic emotion categories. This renders the task an
interesting field for zero-shot classifications, in which the label set is not
known at model development time. Unfortunately, most resources for emotion
analysis are English, and therefore, most studies on emotion analysis have been
performed in English, including those that involve prompting language models
for text labels. This leaves us with a research gap that we address in this
paper: In which language should we prompt for emotion labels on non-English
texts? This is particularly of interest when we have access to a multilingual
large language model, because we could request labels with English prompts even
for non-English data. Our experiments with natural language inference-based
language models show that it is consistently better to use English prompts even
if the data is in a different language.
- Abstract（参考訳）: テキストにおける感情分類は、テキスト刺激を解釈するために必要とされる認知的推論プロセスが関与しているため、困難で主観的な課題である。
加えて、感情カテゴリのセットは非常にドメイン固有です。
例えば、文学分析は美的感情(例えば、美しいものを見つけるなど)を使う必要があり、ソーシャルメディア分析は、基本的な感情カテゴリーとは対照的に、きめ細かいセット(例えば、怒りと不快さを分離する)の恩恵を受ける。
これによりタスクはゼロショット分類の興味深いフィールドとなり、モデル開発時にラベルセットが知られていない。
残念なことに、感情分析のほとんどのリソースは英語であり、それゆえ、感情分析のほとんどの研究は、テキストラベルの言語モデルを促進することを含む、英語で行われている。
どちらの言語で、非英語のテキストに感情ラベルを付けるべきか?
英語以外のデータでも、英語プロンプト付きのラベルをリクエストできるため、多言語大言語モデルにアクセスできる場合、これは特に興味深いことです。
自然言語推論に基づく言語モデルを用いた実験は、データが異なる言語である場合でも、英語のプロンプトを使う方が一貫して良いことを示す。
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