Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Language Models for Cross-lingual Emotion Detection

論文の概要: Large Language Models for Cross-lingual Emotion Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15974v1
Date: Mon, 21 Oct 2024 13:00:09 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-22 13:21:58.038567
Title: Large Language Models for Cross-lingual Emotion Detection
Title（参考訳）: 言語間感情検出のための大規模言語モデル
Authors: Ram Mohan Rao Kadiyala,
Abstract要約: 本稿では,言語間感情検出に着目したWASSA 2024タスク2のシステム記述について述べる。大規模言語モデル(LLM)とそれらのアンサンブルを組み合わせて、異なる言語間の感情を効果的に理解し分類する。
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Abstract: This paper presents a detailed system description of our entry for the WASSA 2024 Task 2, focused on cross-lingual emotion detection. We utilized a combination of large language models (LLMs) and their ensembles to effectively understand and categorize emotions across different languages. Our approach not only outperformed other submissions with a large margin, but also demonstrated the strength of integrating multiple models to enhance performance. Additionally, We conducted a thorough comparison of the benefits and limitations of each model used. An error analysis is included along with suggested areas for future improvement. This paper aims to offer a clear and comprehensive understanding of advanced techniques in emotion detection, making it accessible even to those new to the field.
Abstract（参考訳）: 本稿では,言語間感情検出に着目したWASSA 2024タスク2のシステム記述について述べる。我々は,大きな言語モデル(LLM)とそれらのアンサンブルを組み合わせて,異なる言語間の感情を効果的に理解し,分類した。提案手法は,他の提案よりも大きなマージンを持つだけでなく,性能向上のために複数のモデルを統合するという強みも示している。さらに、使用するモデルの利点と限界を徹底的に比較した。エラー解析と今後の改善のための提案された領域が含まれている。本論文は,感情検出における高度な手法の明確かつ包括的理解を提供することを目的としている。

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