論文の概要: Team A at SemEval-2025 Task 11: Breaking Language Barriers in Emotion Detection with Multilingual Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19856v1
- Date: Thu, 27 Feb 2025 07:59:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-28 14:58:15.010170
- Title: Team A at SemEval-2025 Task 11: Breaking Language Barriers in Emotion Detection with Multilingual Models
- Title（参考訳）: SemEval-2025 Task 11のチームA:多言語モデルによる感情検出における言語バリアの破壊
- Authors: P Sam Sahil, Anupam Jamatia,
- Abstract要約: 本稿では,チームAからSemEval 2025タスク11に提出された「テキストベース感情検出におけるギャップを埋める」システムについて述べる。
このタスクは、テキストスニペットから話者の知覚された感情を識別することを含み、各インスタンスには喜び、悲しみ、恐怖、怒り、驚き、嫌悪の6つの感情の1つが注がれた。
検討した様々なアプローチの中で, マルチリンガル埋め込みと完全連結層を組み合わせることで, 最高の性能を実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.06138671548064355
- License:
- Abstract: This paper describes the system submitted by Team A to SemEval 2025 Task 11, ``Bridging the Gap in Text-Based Emotion Detection.'' The task involved identifying the perceived emotion of a speaker from text snippets, with each instance annotated with one of six emotions: joy, sadness, fear, anger, surprise, or disgust. A dataset provided by the task organizers served as the foundation for training and evaluating our models. Among the various approaches explored, the best performance was achieved using multilingual embeddings combined with a fully connected layer. This paper details the system architecture, discusses experimental results, and highlights the advantages of leveraging multilingual representations for robust emotion detection in text.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,チームAがSemEval 2025 Task 11に提出したテキストベース感情検出におけるギャップを埋めるシステムについて述べる。
「」 テキストスニペットから話者の知覚された感情を識別する作業で、各事例には喜び、悲しみ、恐怖、怒り、驚き、嫌悪の6つの感情の1つが注がれた。
タスクオーガナイザによって提供されるデータセットは、モデルのトレーニングと評価の基盤として役立ちました。
検討した様々なアプローチの中で, マルチリンガル埋め込みと完全連結層を組み合わせることで, 最高の性能を実現した。
本稿では, システムアーキテクチャを詳述し, 実験結果について考察し, 多言語表現の利点をテキストの堅牢な感情検出に活用する方法について述べる。
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