ідея - Computerlinguistik Lateinisch - # Erkennung der Emotionspolariät in lateinischen Texten

Automatische Annotation und Analyse der Emotionspolariät in lateinischer Poesie

Q: Wie könnte man die automatische Annotation weiter verbessern, um die Qualität der generierten Trainingsdaten zu erhöhen?

Um die automatische Annotation weiter zu verbessern und die Qualität der generierten Trainingsdaten zu erhöhen, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Berücksichtigung von Kontext: Die Berücksichtigung des Kontexts, in dem die Wörter oder Sätze auftreten, könnte die Genauigkeit der Annotation verbessern. Dies könnte durch die Integration von Syntaxanalysen oder semantischen Informationen erfolgen. Berücksichtigung von Stil und Rhetorik: Da es sich um lateinische Texte handelt, die oft poetisch oder rhetorisch sind, könnte die Berücksichtigung von stilistischen Merkmalen und rhetorischen Figuren die Genauigkeit der Emotionspolaritätserkennung verbessern. Aktualisierung der Sentimentlexika: Durch regelmäßige Aktualisierungen der Sentimentlexika mit neuen Wörtern und Bedeutungen könnte die Annotation verbessert werden, um den sich ändernden Sprachgebrauch widerzuspiegeln. Integration von Expertenwissen: Die Einbeziehung von Expertenwissen in die automatische Annotation könnte dazu beitragen, subtilere Nuancen der Emotionspolarität in den Texten zu erfassen.

Q: Welche zusätzlichen linguistischen Merkmale könnten neben den Sprachmodell-Repräsentationen verwendet werden, um die Erkennung der Emotionspolariät in lateinischen Texten zu verbessern?

Zusätzlich zu den Sprachmodell-Repräsentationen könnten folgende linguistische Merkmale verwendet werden, um die Erkennung der Emotionspolarität in lateinischen Texten zu verbessern: Metrische Strukturen: Die Berücksichtigung metrischer Strukturen in der lateinischen Dichtung könnte Hinweise auf die emotionale Intensität und Stimmung eines Textes liefern. Rhetorische Figuren: Die Identifizierung und Berücksichtigung von rhetorischen Figuren wie Metaphern, Ironie oder Hyperbeln könnte helfen, die emotionale Bedeutung eines Textes zu erfassen. Historischer Kontext: Die Einbeziehung des historischen Kontexts, in dem die Texte verfasst wurden, könnte helfen, die emotionale Bedeutung und Intentionen der Autoren besser zu verstehen. Semantische Rollen: Die Analyse semantischer Rollen in den Sätzen könnte dazu beitragen, die Beziehungen zwischen den Akteuren und deren Emotionen zu erfassen.

Q: Inwiefern lassen sich die vorgestellten Methoden auf andere historische oder weniger ressourcenreiche Sprachen übertragen?

Die vorgestellten Methoden zur automatischen Annotation und Emotionspolaritätserkennung in lateinischen Texten könnten auf andere historische oder weniger ressourcenreiche Sprachen übertragen werden, indem sie an die spezifischen Merkmale und Ressourcen dieser Sprachen angepasst werden. Clustering-basierte Annotation: Die Verwendung von Clustering-Algorithmen zur automatischen Annotation könnte auf andere Sprachen angewendet werden, um Trainingsdaten zu generieren, insbesondere in Umgebungen mit begrenzten Ressourcen. Integration von Linguistik und Sprachmodellen: Die Kombination von linguistischen Merkmalen und Sprachmodell-Repräsentationen könnte auch in anderen Sprachen zur Verbesserung der Emotionspolaritätserkennung eingesetzt werden. Anpassung an spezifische Sprachmerkmale: Durch die Anpassung der Methoden an die linguistischen Besonderheiten und den kulturellen Kontext anderer Sprachen könnten ähnliche Ansätze erfolgreich auf verschiedene Sprachen angewendet werden.

Основні поняття

Dieser Beitrag beschreibt Methoden zur automatischen Annotation und Analyse der Emotionspolariät in lateinischen Texten, insbesondere in der Poesie. Aufgrund des geringen Ressourcenangebots für Latein und der Komplexität von Sentiment in rhetorischen Genres wie Poesie, wurden die verfügbaren Daten durch automatische Polariätannotation erweitert. Es werden zwei Methoden auf der Basis des k-Means-Algorithmus vorgestellt und eine Vielzahl lateinischer Sprachmodelle in einer neuronalen Architektur eingesetzt, um die zugrunde liegenden kontextuellen Sentimentrepräsentationen besser zu erfassen. Der beste Ansatz erreichte den zweithöchsten makrogemittelten Macro-F1-Wert auf dem Testdatensatz der Shared Task.

Анотація

Dieser Beitrag beschreibt zwei Methoden zur automatischen Annotation von Daten für die Erkennung der Emotionspolariät in lateinischen Texten:

Polarity Coordinate (PC) Clustering: Hierbei werden Sätze anhand ihrer Polarität (positiv/negativ) und Intensität in einem zweidimensionalen Koordinatensystem dargestellt und mit k-Means-Clustering klassifiziert. Um die Klassifikation zu verbessern, wird eine gewichtete Kreuzentropie-Verlustfunktion verwendet.
Gaussian Clustering: Hier wird ein Gaussian Mixture Model auf den vorhandenen Trainingsdaten trainiert, um Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die vier Klassen (positiv, negativ, neutral, gemischt) zu lernen. Neue Sätze werden dann anhand dieser Verteilungen klassifiziert.

Für die neuronale Modellierung werden verschiedene lateinische Sprachmodelle (z.B. Latin BERT, LaBERTa, PhilBERTa) und Encoder-Architekturen (LSTM, Transformer) untersucht. Die besten Ergebnisse wurden mit PhilBERTa-Embeddings und einem Transformer-Encoder erzielt, die den zweiten Platz in der EvaLatin 2024 Shared Task erreichten.

Die Analyse zeigt, dass die Gaussian-Annotation die Testdaten besser widerspiegelt als die PC-Annotation, da letztere eine starke Präferenz für die neutrale Klasse aufweist. Dies deutet darauf hin, dass die Verteilung der annotierten Daten einen erheblichen Einfluss auf die Modellleistung hat.

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Статистика

Die Sätze in den Oden von Horaz haben eine durchschnittliche Polarität von 0,5 und eine durchschnittliche Intensität von 0,5.
86% der Sätze in den Werken von Pontano wurden als positiv annotiert.
81% der Sätze in den Werken von Seneca wurden als negativ annotiert.

Цитати

"Aufgrund des geringen Ressourcenangebots für Latein und der Komplexität von Sentiment in rhetorischen Genres wie Poesie, wurden die verfügbaren Daten durch automatische Polariätannotation erweitert."
"Der beste Ansatz erreichte den zweithöchsten makrogemittelten Macro-F1-Wert auf dem Testdatensatz der Shared Task."

Ключові висновки, отримані з

Nostra Domina at EvaLatin 2024

by Stephen Both... о arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07792.pdf

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Wie könnte man die automatische Annotation weiter verbessern, um die Qualität der generierten Trainingsdaten zu erhöhen?

Um die automatische Annotation weiter zu verbessern und die Qualität der generierten Trainingsdaten zu erhöhen, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden.

Berücksichtigung von Kontext: Die Berücksichtigung des Kontexts, in dem die Wörter oder Sätze auftreten, könnte die Genauigkeit der Annotation verbessern. Dies könnte durch die Integration von Syntaxanalysen oder semantischen Informationen erfolgen.
Berücksichtigung von Stil und Rhetorik: Da es sich um lateinische Texte handelt, die oft poetisch oder rhetorisch sind, könnte die Berücksichtigung von stilistischen Merkmalen und rhetorischen Figuren die Genauigkeit der Emotionspolaritätserkennung verbessern.
Aktualisierung der Sentimentlexika: Durch regelmäßige Aktualisierungen der Sentimentlexika mit neuen Wörtern und Bedeutungen könnte die Annotation verbessert werden, um den sich ändernden Sprachgebrauch widerzuspiegeln.
Integration von Expertenwissen: Die Einbeziehung von Expertenwissen in die automatische Annotation könnte dazu beitragen, subtilere Nuancen der Emotionspolarität in den Texten zu erfassen.

Welche zusätzlichen linguistischen Merkmale könnten neben den Sprachmodell-Repräsentationen verwendet werden, um die Erkennung der Emotionspolariät in lateinischen Texten zu verbessern?

Zusätzlich zu den Sprachmodell-Repräsentationen könnten folgende linguistische Merkmale verwendet werden, um die Erkennung der Emotionspolarität in lateinischen Texten zu verbessern:

Metrische Strukturen: Die Berücksichtigung metrischer Strukturen in der lateinischen Dichtung könnte Hinweise auf die emotionale Intensität und Stimmung eines Textes liefern.
Rhetorische Figuren: Die Identifizierung und Berücksichtigung von rhetorischen Figuren wie Metaphern, Ironie oder Hyperbeln könnte helfen, die emotionale Bedeutung eines Textes zu erfassen.
Historischer Kontext: Die Einbeziehung des historischen Kontexts, in dem die Texte verfasst wurden, könnte helfen, die emotionale Bedeutung und Intentionen der Autoren besser zu verstehen.
Semantische Rollen: Die Analyse semantischer Rollen in den Sätzen könnte dazu beitragen, die Beziehungen zwischen den Akteuren und deren Emotionen zu erfassen.

Inwiefern lassen sich die vorgestellten Methoden auf andere historische oder weniger ressourcenreiche Sprachen übertragen?

Die vorgestellten Methoden zur automatischen Annotation und Emotionspolaritätserkennung in lateinischen Texten könnten auf andere historische oder weniger ressourcenreiche Sprachen übertragen werden, indem sie an die spezifischen Merkmale und Ressourcen dieser Sprachen angepasst werden.

Clustering-basierte Annotation: Die Verwendung von Clustering-Algorithmen zur automatischen Annotation könnte auf andere Sprachen angewendet werden, um Trainingsdaten zu generieren, insbesondere in Umgebungen mit begrenzten Ressourcen.
Integration von Linguistik und Sprachmodellen: Die Kombination von linguistischen Merkmalen und Sprachmodell-Repräsentationen könnte auch in anderen Sprachen zur Verbesserung der Emotionspolaritätserkennung eingesetzt werden.
Anpassung an spezifische Sprachmerkmale: Durch die Anpassung der Methoden an die linguistischen Besonderheiten und den kulturellen Kontext anderer Sprachen könnten ähnliche Ansätze erfolgreich auf verschiedene Sprachen angewendet werden.