論文の概要: 100,000+ Movie Reviews from Kazakhstan: Russian, Kazakh, and Code-Switched Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.08600v2
• Date: Tue, 12 May 2026 03:18:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-13 18:21:06.92308
• Title: 100,000+ Movie Reviews from Kazakhstan: Russian, Kazakh, and Code-Switched Texts
• Title（参考訳）: カザフスタンの10万以上の映画レビュー:ロシア、カザフスタン、コード変換されたテキスト
• Abstract要約: 我々は、Kino.kzから集められたカザフスタンの映画レビュー100,502件の新しい公開コーパスを提示する。 データセットは多言語で、主にカザフスタンのレビューとコード変更されたテキストで構成されている。 3方向の極性分類と5クラススコア分類という2つの感情タスクを定義し、マルチリンガルトランスフォーマーモデルに対する古典的なBoW/TF-IDFベースラインをベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2505457850833284
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a new publicly available corpus of 100,502 movie reviews from Kazakhstan collected from kino.kz, spanning 2001-2025 and covering 4,943 unique titles. The dataset is multilingual, consisting mainly of Russian reviews alongside Kazakh and code-switched texts. Reviews are manually annotated for language and sentiment polarity, and 11,309 reviews additionally contain explicit user-provided ratings. We define two sentiment tasks -- three-way polarity classification and five-class score classification -- and benchmark classical BoW/TF-IDF baselines against multilingual transformer models (mBERT, XLM-RoBERTa, RemBERT). Experimental results show that transformer models consistently outperform classical baselines on polarity classification, while score classification remains challenging under leakage-controlled evaluation due to severe class imbalance and subtle distinctions between adjacent rating levels.
• Abstract（参考訳）: 我々は2001年から2025年にかけて、Kino.kzから収集した100,502本の映画レビューを新たに公開し、4,943タイトルをカバーした。 データセットは多言語で、主にカザフスタンのレビューとコード変更されたテキストで構成されている。 レビューは、言語と感情の極性のために手動で注釈付けされ、さらに11,309のレビューには、明示的なユーザ提供評価が含まれている。 3方向の極性分類と5クラススコア分類という2つの感情タスクを定義し、マルチリンガルトランスフォーマーモデル(mBERT, XLM-RoBERTa, RemBERT)に対して古典的なBoW/TF-IDFベースラインをベンチマークする。 実験結果から, 変圧器モデルでは, 極性分類における古典的基準線を常に上回りながら, 急激なクラス不均衡と, 隣接する評価レベルの微妙な区別により, スコア分類は漏洩制御による評価下では困難なままであることがわかった。

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