論文の概要: Enhancing Multi-Label Emotion Analysis and Corresponding Intensities for Ethiopian Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18253v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 00:34:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:31:20.081946
• Title: Enhancing Multi-Label Emotion Analysis and Corresponding Intensities for Ethiopian Languages
• Title（参考訳）: エチオピア語におけるマルチラベル感情分析と対応強度の強化
• Authors: Tadesse Destaw Belay, Dawit Ketema Gete, Abinew Ali Ayele, Olga Kolesnikova, Grigori Sidorov, Seid Muhie Yimam,
• Abstract要約: 我々はEthioEmoデータセットのようなマルチラベル設定で感情を注釈付けする。 各ラベル付けされた感情の強さに関するアノテーションを含める。 我々は、様々な最先端エンコーダのみの事前訓練言語モデル(PLM)とデコーダのみの大規模言語モデル(LLM)を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.18917640223178
• License:
• Abstract: In this digital world, people freely express their emotions using different social media platforms. As a result, modeling and integrating emotion-understanding models are vital for various human-computer interaction tasks such as decision-making, product and customer feedback analysis, political promotions, marketing research, and social media monitoring. As users express different emotions simultaneously in a single instance, annotating emotions in a multilabel setting such as the EthioEmo (Belay et al., 2025) dataset effectively captures this dynamic. Additionally, incorporating intensity, or the degree of emotion, is crucial, as emotions can significantly differ in their expressive strength and impact. This intensity is significant for assessing whether further action is necessary in decision-making processes, especially concerning negative emotions in applications such as healthcare and mental health studies. To enhance the EthioEmo dataset, we include annotations for the intensity of each labeled emotion. Furthermore, we evaluate various state-of-the-art encoder-only Pretrained Language Models (PLMs) and decoder-only Large Language Models (LLMs) to provide comprehensive benchmarking.
• Abstract（参考訳）: このデジタル世界では、人々は異なるソーシャルメディアプラットフォームを使って自由に感情を表現する。 その結果、意思決定、製品および顧客のフィードバック分析、政治的プロモーション、マーケティング研究、ソーシャルメディア監視など、さまざまな人間とコンピュータのインタラクションタスクにおいて、感情に基づくモデルの構築と統合が不可欠である。 ユーザはひとつのインスタンスで異なる感情を同時に表現するので、EthioEmo(Belay et al , 2025)データセットのようなマルチラベル設定の感情に注釈を付けることで、このダイナミクスを効果的に捉えることができる。 さらに、感情が表現力と影響で大きく異なる可能性があるため、強さ、あるいは感情の程度を取り入れることが重要である。 この強度は、意思決定プロセス、特に医療やメンタルヘルス研究などの応用における否定的な感情に関して、さらなる行動が必要であるかどうかを評価する上で重要である。 EthioEmoデータセットを強化するために、各ラベル付き感情の強度に関するアノテーションを含める。 さらに,様々な最先端エンコーダのみの事前訓練言語モデル (PLM) とデコーダのみの大規模言語モデル (LLM) を評価し,総合的なベンチマークを行う。

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