低資源環境下のラテン語感情極性検出の向上：データ拡張を通して

ラテン語の感情極性検出タスクにおいて、自動的なデータ注釈手法を提案し、様々なラテン語大規模言語モデルを用いた深層学習アプローチを検討した。その結果、EvaLatin 2024のテストセットにおいて2番目に高いマクロ平均F1スコアを達成した。