論文の概要: DualCoTs: Dual Chain-of-Thoughts Prompting for Sentiment Lexicon Expansion of Idioms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17588v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 07:07:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-28 22:46:14.697792
• Title: DualCoTs: Dual Chain-of-Thoughts Prompting for Sentiment Lexicon Expansion of Idioms
• Title（参考訳）: DualCoTs:Idiomsのセンチメント・レキシコン拡大のための2つのチェーン・オブ・ソート
• Authors: Fuqiang Niu, Minghuan Tan, Bowen Zhang, Min Yang, Ruifeng Xu,
• Abstract要約: 既存の感情分析専用のコーパスは、テキスト感情分析の研究をかなり制限している。 本稿では,イディオムに対する感情辞書を自動的に拡張し,大規模言語モデルの能力を活用するための革新的なアプローチを提案する。 実験により、DualCoTsは中国語と英語の両方の感情的語彙拡大に有効であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.040953613891176
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Idioms represent a ubiquitous vehicle for conveying sentiments in the realm of everyday discourse, rendering the nuanced analysis of idiom sentiment crucial for a comprehensive understanding of emotional expression within real-world texts. Nevertheless, the existing corpora dedicated to idiom sentiment analysis considerably limit research in text sentiment analysis. In this paper, we propose an innovative approach to automatically expand the sentiment lexicon for idioms, leveraging the capabilities of large language models through the application of Chain-of-Thought prompting. To demonstrate the effectiveness of this approach, we integrate multiple existing resources and construct an emotional idiom lexicon expansion dataset (called EmoIdiomE), which encompasses a comprehensive repository of Chinese and English idioms. Then we designed the Dual Chain-of-Thoughts (DualCoTs) method, which combines insights from linguistics and psycholinguistics, to demonstrate the effectiveness of using large models to automatically expand the sentiment lexicon for idioms. Experiments show that DualCoTs is effective in idioms sentiment lexicon expansion in both Chinese and English. For reproducibility, we will release the data and code upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: イディオムは日常の言論の領域で感情を伝えるユビキタスな手段であり、現実のテキストにおける感情表現の包括的理解に不可欠なイディオム感情のニュアンスな分析を描いている。 それでも、イディオムの感情分析に特化した既存のコーパスは、テキストの感情分析の研究をかなり制限している。 本稿では,大規模言語モデルの能力を活用して,イディオムに対する感情レキシコンを自動的に拡張する革新的な手法を提案する。 このアプローチの有効性を示すため,複数の既存資源を統合し,中国語と英語のイディオムを包括的に蓄積した情緒的イディオム語彙拡張データセット(EmoIdiomE)を構築した。 そこで我々は,言語学と心理言語学の知見を組み合わせたDual Chain-of-Thoughts (DualCoTs) 法を設計し,大きなモデルを用いてイディオムの感情辞書を自動的に拡張するの有効性を実証した。 実験により、DualCoTsは中国語と英語の両方の感情的語彙拡大に有効であることが示された。 再現性のため、受理時にデータとコードを公開します。

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