要約
言語全体で感情がどのように表現されるかを理解することは、文化的に認識された包括的なNLPシステムを構築するために不可欠です。
ただし、アフリカの言語での感情表現は理解されており、これらの言語での効果的な感情検出ツールの開発が制限されています。
この作業では、15のアフリカ言語での感情表現の言語間分析を提示します。
感情表現の4つの重要な側面を調べます：テキストの長さ、感情の極性、感情の共起、および強度の変動。
私たちの調査結果は、感情表現の多様な言語固有のパターンを明らかにしています – ソマリアのテキストは通常より長く、イシズルやアルジェリア語のような他のテキストはより簡潔な感情表現を示しています。
Isixhosaのような言語のより低いネガティブ性と比較して、いくつかのナイジェリアの言語での否定的な感情のより高い有病率を観察します。
さらに、感情の共起分析は、特定の感情ペア（怒りのディスガスト、悲しみの恐怖）の間の強い言語間の関連性を示し、普遍的な心理的なつながりを示唆しています。
強度分布は、言語ファミリ間で大きな変動を持つマルチモーダルパターンを示しています。
Bantu言語は、同様の明確なプロファイルを表示しますが、アフロアジア言語とナイジェリアのピジンはより広い強度範囲を示しています。
これらの調査結果は、関連する言語を越えて学習を転送する機会を特定しながら、感情検出に対する言語固有のアプローチの必要性を強調しています。
要約(オリジナル)
Understanding how emotions are expressed across languages is vital for building culturally-aware and inclusive NLP systems. However, emotion expression in African languages is understudied, limiting the development of effective emotion detection tools in these languages. In this work, we present a cross-linguistic analysis of emotion expression in 15 African languages. We examine four key dimensions of emotion representation: text length, sentiment polarity, emotion co-occurrence, and intensity variations. Our findings reveal diverse language-specific patterns in emotional expression — with Somali texts typically longer, while others like IsiZulu and Algerian Arabic show more concise emotional expression. We observe a higher prevalence of negative sentiment in several Nigerian languages compared to lower negativity in languages like IsiXhosa. Further, emotion co-occurrence analysis demonstrates strong cross-linguistic associations between specific emotion pairs (anger-disgust, sadness-fear), suggesting universal psychological connections. Intensity distributions show multimodal patterns with significant variations between language families; Bantu languages display similar yet distinct profiles, while Afroasiatic languages and Nigerian Pidgin demonstrate wider intensity ranges. These findings highlight the need for language-specific approaches to emotion detection while identifying opportunities for transfer learning across related languages.
arxiv情報
| 著者 | Ibrahim Said Ahmad,Shiran Dudy,Tadesse Destaw Belay,Idris Abdulmumin,Seid Muhie Yimam,Shamsuddeen Hassan Muhammad,Kenneth Church |
| 発行日 | 2025-03-25 13:30:03+00:00 |
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