MaCmS: Magahi Code-mixed Dataset for Sentiment Analysis

Kernkonzepte

Die Entwicklung eines neuen Datensatzes für die Sentiment-Analyse in Magahi-Hindi-Englisch (MHE) Code-Mixed-Sprache wird vorgestellt.

Zusammenfassung

• Einführung in die Variationen der Sprache durch soziale Faktoren.
• Bedeutung von Code-Mixing in multilingualen Gesellschaften.
• Herausforderungen der Sentiment-Analyse in weniger ressourcenreichen Sprachen.
• Vorstellung des MaCmS-Datensatzes und der Analysemethoden.
• Baseline-Modelle für die Bewertung der Datensatzqualität.
• Literaturüberblick zu Sentiment-Analyse in verschiedenen Sprachen.
• Datenextraktion und statistische Analysen.
• Experimente mit verschiedenen Modellen und deren Leistungsbewertung.
• Diskussion über linguistische Merkmale des Code-Mixing in den Datensätzen.
• Schlussfolgerungen und ethische Erwägungen.

Statistiken

"Das Sentiment-Analyse-Modell erreichte einen F1-Score von 0,75."
"Es wurden 5663 Kommentare gesammelt, von denen 5000 für die Satzsentimentanalyse gelabelt wurden."
"Die Inter-Annotator-Übereinstimmung betrug 0,78 für die Satzebene und 0,76 für die Spannebene."

Zitate

"Code-Mixing beeinflusst die Gesamtstimmung der Kommentare."
"Magahi wird häufig für positive oder neutrale Gefühle verwendet."

Wichtige Erkenntnisse aus

MaCmS

by Priya Rani,G... um arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04639.pdf

Tiefere Fragen

Wie kann die Qualität von Datensätzen für Sentiment-Analyse in weniger ressourcenreichen Sprachen verbessert werden?

Die Qualität von Datensätzen für Sentiment-Analyse in weniger ressourcenreichen Sprachen kann verbessert werden, indem mehr Daten gesammelt und annotiert werden. Dies kann durch den Einsatz von mehr Annotatoren mit unterschiedlichem Hintergrund und Erfahrung erfolgen, um eine konsistente Annotation sicherzustellen. Zudem ist es wichtig, klare Anleitungen und Richtlinien für die Annotation bereitzustellen, um die Qualität und Konsistenz der Annotationen zu gewährleisten. Darüber hinaus können linguistische Analysen der Daten durchgeführt werden, um die Struktur des Code-Mixing und die Sprachpräferenzen der Sprecher zu verstehen, was zur Verbesserung der Datensatzqualität beitragen kann.

Welche Auswirkungen hat Code-Mixing auf die Sentiment-Analyse in multilingualen Gesellschaften?

Code-Mixing hat verschiedene Auswirkungen auf die Sentiment-Analyse in multilingualen Gesellschaften. Einerseits kann Code-Mixing die Genauigkeit der Sentiment-Analyse beeinträchtigen, da die Kombination von Sprachen und Sprachstilen die Interpretation von Texten erschweren kann. Dies kann zu Herausforderungen bei der Erkennung von Emotionen und Einstellungen führen. Andererseits kann Code-Mixing auch zusätzliche Einblicke bieten, da es ermöglicht, kulturelle Nuancen und emotionale Ausdrücke in verschiedenen Sprachen zu erfassen. Die Analyse von Code-Mixing in multilingualen Gesellschaften kann daher dazu beitragen, die Vielfalt der Sprachmuster und Ausdrucksweisen besser zu verstehen.

Wie können linguistische Analysen zur Verbesserung von Sentiment-Analysemodellen beitragen?

Linguistische Analysen können auf verschiedene Weisen zur Verbesserung von Sentiment-Analysemodellen beitragen. Durch die Untersuchung der linguistischen Merkmale von Texten, wie Code-Mixing, Sprachpräferenzen und Ausdrucksweisen, können Modelle besser trainiert werden, um die Vielfalt der Sprachmuster zu erfassen. Darüber hinaus können linguistische Analysen helfen, die Struktur von Texten zu verstehen und spezifische Merkmale zu identifizieren, die zur Sentiment-Analyse beitragen. Dies kann dazu beitragen, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Sentiment-Analysemodellen in verschiedenen Sprachkontexten zu verbessern.