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  1. 言語資源ワークショップ(旧:言語資源活用ワークショップ)
  2. 言語資源活用ワークショップ2020発表論文集

二言語BERTを利用したターゲット言語の教師データを必要としない感情分析

https://doi.org/10.15084/00003159
https://doi.org/10.15084/00003159
31e5d44a-92b0-4ba2-84d7-0ce489b5c85a
名前 / ファイル ライセンス アクション
LRW2020_20_P-3-3.pdf LRW2020_20_P-3-3.pdf (914.3 kB)
Item type 会議発表論文 / Conference Paper(1)
公開日 2021-03-05
タイトル
タイトル 二言語BERTを利用したターゲット言語の教師データを必要としない感情分析
タイトル
タイトル Sentiment Analysis That Does Not Require Training Data in the Target Language Using Billingual BERT
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 田中コーパス
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Tanaka Corpus
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
ID登録
ID登録 10.15084/00003159
ID登録タイプ JaLC
著者 荘司, 響之介

× 荘司, 響之介

WEKO 10703

荘司, 響之介

ja-Kana ショウジ, キョウノスケ

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曹, 鋭

× 曹, 鋭

WEKO 10704

曹, 鋭

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白, 静

× 白, 静

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白, 静

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馬, ブン

× 馬, ブン

WEKO 10706

馬, ブン

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新納, 浩幸

× 新納, 浩幸

WEKO 5266
e-Rad 10250987
researchmap read0065655

新納, 浩幸

ja-Kana シンノウ, ヒロユキ

en Shinnou, Hiroyuki

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Syouji, Kyonosuke

× Syouji, Kyonosuke

WEKO 10707

en Syouji, Kyonosuke

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Cao, Rui

× Cao, Rui

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en Cao, Rui

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Bai, Jing

× Bai, Jing

WEKO 10709

en Bai, Jing

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Ma, Wen

× Ma, Wen

WEKO 10710

en Ma, Wen

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著者所属
内容記述タイプ Other
内容記述 茨城大学
著者所属
内容記述タイプ Other
内容記述 茨城大学
著者所属
内容記述タイプ Other
内容記述 茨城大学
著者所属
内容記述タイプ Other
内容記述 茨城大学
著者所属
内容記述タイプ Other
内容記述 茨城大学
著者所属(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Ibaraki University
著者所属(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Ibaraki University
著者所属(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Ibaraki University
著者所属(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Ibaraki University
著者所属(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Ibaraki University
会議概要(会議名, 開催地, 会期, 主催者等)
内容記述タイプ Other
内容記述 会議名: 言語資源活用ワークショップ2020, 開催地: オンライン, 会期: 2020年9月8日−9日, 主催: 国立国語研究所 コーパス開発センター
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 文書分類のタスクを教師あり学習で解く場合、大量のラベル付きデータ(教師データ)が必要であり、このデータの構築コストが高いという問題がある。ただし、英語などのメジャーな言語に対しては、ラベル付けされたデータが既に存在していることも多い。この場合、英語側では分類器を学習できるため、その学習できた知識を、タスクの対象となっている言語側へ転移できれば、ターゲット言語での教師データを利用せずに、分類器を構築することができる。本論文ではそのような転移を行うためにBERTを用いる。具体的には、英語BERTを用いて英語の訓練文書をベクトル化し、それをもとに分類器を学習する。次に、ターゲット領域の文書となる日本語の文書を、日本語BERTを用いてベクトル化する。あらかじめ学習しておいた2言語間のBERTの変換器を用いて日本語の文書ベクトルを英語のベクトル空間に埋め込み、先の分類器によって識別する。これによって、ターゲット言語である日本語の訓練文書を利用せずに、日本語の文書の感情分析が可能となる。
書誌情報 言語資源活用ワークショップ発表論文集
en : Proceedings of Language Resources Workshop

巻 5, p. 189-195, 発行日 2020
関連サイト
識別子タイプ URI
関連識別子 https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2020.html
関連名称 言語資源活用ワークショップ2020
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
出版者
出版者 国立国語研究所
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Ver.1 2023-05-15 14:51:13.985977
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