論文の概要: BRIGHTER: BRIdging the Gap in Human-Annotated Textual Emotion Recognition Datasets for 28 Languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11926v4
- Date: Thu, 29 May 2025 12:33:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-30 13:10:25.677528
- Title: BRIGHTER: BRIdging the Gap in Human-Annotated Textual Emotion Recognition Datasets for 28 Languages
- Title（参考訳）: BRIGHTER:28言語を対象とした人手によるテキスト感情認識データセットのギャップを埋める
- Authors: Shamsuddeen Hassan Muhammad, Nedjma Ousidhoum, Idris Abdulmumin, Jan Philip Wahle, Terry Ruas, Meriem Beloucif, Christine de Kock, Nirmal Surange, Daniela Teodorescu, Ibrahim Said Ahmad, David Ifeoluwa Adelani, Alham Fikri Aji, Felermino D. M. A. Ali, Ilseyar Alimova, Vladimir Araujo, Nikolay Babakov, Naomi Baes, Ana-Maria Bucur, Andiswa Bukula, Guanqun Cao, Rodrigo Tufino Cardenas, Rendi Chevi, Chiamaka Ijeoma Chukwuneke, Alexandra Ciobotaru, Daryna Dementieva, Murja Sani Gadanya, Robert Geislinger, Bela Gipp, Oumaima Hourrane, Oana Ignat, Falalu Ibrahim Lawan, Rooweither Mabuya, Rahmad Mahendra, Vukosi Marivate, Alexander Panchenko, Andrew Piper, Charles Henrique Porto Ferreira, Vitaly Protasov, Samuel Rutunda, Manish Shrivastava, Aura Cristina Udrea, Lilian Diana Awuor Wanzare, Sophie Wu, Florian Valentin Wunderlich, Hanif Muhammad Zhafran, Tianhui Zhang, Yi Zhou, Saif M. Mohammad,
- Abstract要約: BRIGHTERは、28の言語で複数ラベル付き、感情アノテートされたデータセットの集合である。
データ収集とアノテーションプロセスに関する課題を強調します。
BRIGHTERデータセットは、テキストベースの感情認識のギャップに対処するための重要なステップであることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.92804151830744
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: People worldwide use language in subtle and complex ways to express emotions. Although emotion recognition--an umbrella term for several NLP tasks--impacts various applications within NLP and beyond, most work in this area has focused on high-resource languages. This has led to significant disparities in research efforts and proposed solutions, particularly for under-resourced languages, which often lack high-quality annotated datasets. In this paper, we present BRIGHTER--a collection of multi-labeled, emotion-annotated datasets in 28 different languages and across several domains. BRIGHTER primarily covers low-resource languages from Africa, Asia, Eastern Europe, and Latin America, with instances labeled by fluent speakers. We highlight the challenges related to the data collection and annotation processes, and then report experimental results for monolingual and crosslingual multi-label emotion identification, as well as emotion intensity recognition. We analyse the variability in performance across languages and text domains, both with and without the use of LLMs, and show that the BRIGHTER datasets represent a meaningful step towards addressing the gap in text-based emotion recognition.
- Abstract（参考訳）: 世界中の人々は、感情を表現するために微妙で複雑な方法で言語を使用します。
感情認識(英: emotion recognition)とは、いくつかのNLPタスクの包括的用語であり、NLPなどの様々なアプリケーションに影響を及ぼすが、この分野のほとんどの研究は、高リソース言語に焦点を当てている。
これは研究努力と提案されたソリューション、特に高品質な注釈付きデータセットが欠如している低リソース言語において、大きな違いをもたらしている。
本稿では,28言語および複数のドメインにわたるマルチラベル・感情アノテートデータセットの集合であるBRIGHTERを提案する。
BRIGHTERは主にアフリカ、アジア、東ヨーロッパ、ラテンアメリカの低リソース言語をカバーしている。
データ収集とアノテーションプロセスに関する課題を取り上げ,モノリンガルおよびクロスリンガルのマルチラベル感情識別および感情強度認識の実験結果について報告する。
言語とテキストドメイン間のパフォーマンスのばらつきをLLMを使用・使用せずに分析し,BRIGHTERデータセットがテキストベースの感情認識のギャップに対処するための重要なステップであることを示す。
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