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Magahi Code-mixed Dataset for Sentiment Analysis: MaCmS


Core Concepts
Magahi-Hindi-English code-mixed dataset MaCmS introduced for sentiment analysis, highlighting language preferences and challenges in sentiment analysis for low-resourced languages.
Abstract
Introduces MaCmS dataset for sentiment analysis in Magahi-Hindi-English code-mixed language. Code-mixing in social media provides valuable data for sentiment analysis. Challenges in sentiment analysis for low-resourced languages due to script and language mix. Importance of sentiment analysis in various fields like customer feedback, politics, and social media content moderation. Need for improved sentiment prediction in code-mixed data. Baseline models trained for evaluating dataset quality. Data creation, annotation, and analysis process explained. Statistical analysis of language preferences and sentiment tags distribution. Linguistic analysis of code-mixing characteristics in the dataset. Baseline experiments using mBERT, XLM-R, and GenMA models. Evaluation results of models for sentence-level and span-level sentiment analysis. Discussion on statistical and linguistic analysis results. Limitations in data collection and ethical considerations.
Stats
"MaCmS: Magahi-Hindi-English (MHE) code-mixed dataset for sentiment analysis." "This dataset is the first Magahi-Hindi-English code-mixed dataset for sentiment analysis tasks." "Sentiment analysis involves categorizing text into positive, negative, or neutral categories." "Sentiment analysis has expanded into various fields due to social media platforms like YouTube and Twitter." "Sentiment analysis for Indian languages, especially in code-mixed settings, is still relatively nascent."
Quotes
"In multilingual societies, code-mixing on social media is a well-known phenomenon." "Sentiment analysis not only reveals the mood of the speaker but also provides insights into cultural and political attitudes." "The dataset aimed to get the polarity of the comments for sentiment analysis in closely related code-mixed text for low-resourced settings."

Key Insights Distilled From

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

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

Deeper Inquiries

질문 1

MaCmS 데이터셋은 마가히 이외의 저자원 언어에 대한 감성 분석을 개선하는 데 어떻게 활용될 수 있습니까? MaCmS 데이터셋은 저자원 언어에 대한 감성 분석을 개선하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이 데이터셋은 마가히를 포함한 코드믹스 언어에 대한 감성 분석을 다루고 있으며, 이를 통해 다른 저자원 언어에 대한 감성 분석 모델을 향상시키는 데 활용될 수 있습니다. 다른 언어에 대한 감성 데이터셋이 부족한 경우, MaCmS 데이터셋을 전이 학습이나 다중 언어 모델 학습에 활용하여 해당 언어에 대한 감성 분석 모델을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 다른 언어에 대한 감성 분석을 위한 특성 및 코드믹스 언어에서의 감성 표현에 대한 이해를 높일 수 있습니다.

질문 2

감성 분석에 코드믹스 데이터를 의존하는 것의 잠재적인 단점은 무엇이며, 이러한 도전을 어떻게 해결할 수 있습니까? 코드믹스 데이터를 사용하는 감성 분석에는 몇 가지 잠재적인 단점이 있습니다. 첫째, 다양한 언어 및 문화적 요소로 인해 모델의 복잡성이 증가할 수 있습니다. 또한, 코드믹스 데이터는 데이터 전처리 및 모델 학습 단계에서 추가적인 어려움을 초래할 수 있습니다. 또한, 다른 언어 간의 감성 표현의 다양성으로 인해 모델의 일반화 능력이 저하될 수 있습니다. 이러한 도전을 극복하기 위해 데이터 전처리 및 모델 학습 단계에서 코드믹스 데이터에 대한 특별한 주의가 필요합니다. 데이터 전처리 단계에서는 언어 간의 일관성 있는 표현을 유지하고 모델 학습 단계에서는 다중 언어 모델을 사용하여 다양한 언어 간의 감성 특성을 적절하게 학습시키는 것이 중요합니다.

질문 3

MaCmS 데이터셋의 코드믹싱 언어에 대한 언어학적 분석이 다중 언어 환경에서의 감성 표현을 이해하는 데 기여하는 방법은 무엇입니까? MaCmS 데이터셋의 코드믹싱 언어에 대한 언어학적 분석은 다중 언어 환경에서의 감성 표현을 이해하는 데 중요한 통찰력을 제공합니다. 이 분석을 통해 다른 언어 간의 코드믹싱 특성, 언어 선택 및 감성 표현 방식을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 다중 언어 간의 감성 표현의 복잡성을 이해하고 모델이 다양한 언어 간의 감성을 적절하게 처리할 수 있도록 도와줍니다. 또한, 코드믹싱 언어에서의 특정 언어 사용 및 감성 표현 방식을 이해함으로써 모델의 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
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