要約
【タイトル】
SemEval-2023 タスク12:アフリカ言語の感情分析 (AfriSenti-SemEval)
【要約】
・アフリカの言語に焦点を当てた初めてのSemEval共有タスク「AfriSenti-SemEval」を紹介。
・タスクは、3つの感情クラスにラベル付けされた14のアフリカ言語(Amharic、Algerian Arabic、Hausa、Igbo、Kinyarwanda、Moroccan Arabic、Mozambican Portuguese、Nigerian Pidgin、Oromo、Swahili、Tigrinya、Twi、Xitsonga、Yorùbá)の感情分類の課題。
・3つのサブタスクがある:(1) 単一言語分類「Task A」、(2) 多言語分類「Task B」、(3) ゼロショット分類「Task C」
・Task AとBの最高のパフォーマンスは、それぞれ71.31、75.06の重み付きF1でNLNDEチームによって達成された。Task Cでは、UCAS-IIE-NLPが58.15の重み付きF1で最高の平均スコアを達成した。
・最高の10つのシステムと彼らのアプローチについて述べる。
要約(オリジナル)
We present the first Africentric SemEval Shared task, Sentiment Analysis for African Languages (AfriSenti-SemEval) – The dataset is available at https://github.com/afrisenti-semeval/afrisent-semeval-2023. AfriSenti-SemEval is a sentiment classification challenge in 14 African languages: Amharic, Algerian Arabic, Hausa, Igbo, Kinyarwanda, Moroccan Arabic, Mozambican Portuguese, Nigerian Pidgin, Oromo, Swahili, Tigrinya, Twi, Xitsonga, and Yor\`ub\’a (Muhammad et al., 2023), using data labeled with 3 sentiment classes. We present three subtasks: (1) Task A: monolingual classification, which received 44 submissions; (2) Task B: multilingual classification, which received 32 submissions; and (3) Task C: zero-shot classification, which received 34 submissions. The best performance for tasks A and B was achieved by NLNDE team with 71.31 and 75.06 weighted F1, respectively. UCAS-IIE-NLP achieved the best average score for task C with 58.15 weighted F1. We describe the various approaches adopted by the top 10 systems and their approaches.
arxiv情報
著者 | Shamsuddeen Hassan Muhammad,Idris Abdulmumin,Seid Muhie Yimam,David Ifeoluwa Adelani,Ibrahim Sa’id Ahmad,Nedjma Ousidhoum,Abinew Ayele,Saif M. Mohammad,Meriem Beloucif,Sebastian Ruder |
発行日 | 2023-05-01 10:18:04+00:00 |
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提供元, 利用サービス
arxiv.jp, OpenAI