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J-GLOBAL ID：202002247945562424   整理番号：20A1035117

ユニバーサル言語モデル微調整を用いたスペイン語感情分析:研究の詳細な事例【JST・京大機械翻訳】

Spanish Sentiment Analysis Using Universal Language Model Fine-Tuning: A Detailed Case of Study

著者 (2件)： Palomino Daniel (Department of Computer Science, Universidad Catolica San Pablo, Arequipa, Peru) ,  Ochoa-Luna Jose (Department of Computer Science, Universidad Catolica San Pablo, Arequipa, Peru)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1070  ページ： 207-217  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 移動学習は,小規模で特定の分類タスクを改善するために,大規模データセット上で訓練されたアーキテクチャと重みを再利用するための主要な画像分類技術の一つとして出現した。自然言語処理では,言語モデルの再利用と転送により類似の効果が得られる。特に,Uniersal Language Fine-Tuning(ULMFiT)アルゴリズムは,いくつかの英語テキスト分類タスクに対して印象的な性能を持つことが証明されている。本論文において,著者らは,短いテキストのスペインの要素分析のために現在の最先端のアルゴリズムを改良することを目指した。そこで,この設定にULMFiTアルゴリズムを適用した。ベンチマークデータセットに関する実験結果は,著者らのアプローチの可能性を示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  学習 ,  スペイン ,  英語 ,  自然言語処理 ,  *スペイン語 ,  再利用 ,  ベンチマーク ,  計算機アーキテクチャ ,  *言語モデル
準シソーラス用語： テキスト分類 ,  画像分類 ,  微調整 ,  大規模データセット ,  感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 感情分析 ,  自然言語処理 ,  言語モデル ,  伝達学習

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 言語モデル ,  微調整 ,  スペイン ,  感情分析 ,  研究