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#119 #acl2020
summarized by : taichi murayama
概要
複数のハリケーンからの15,000件のツイートから得られた感情のアノテーションを行ったデータセットHURRICANEEMOを導入し，災害データからの細かな感情分類タスクに取組む．
BERTなどの既存モデルで精度検証を行い，他の学習データからの転移学習が可能かどうかについても検証．
新規性
細かな感情アノテーションを行ったデータセットを公開した点．
感情分類のアノテーション時のアノテータの一致を見るための新たな指標PEAを提案した点．
結果
感情分類タスクで複数のモデルでの精度検証を行った結果，BERTなどのモデルによって68%の精度を達成した．このことは本タスクが難しいタスクであることを示している．また教師なしドメイン適応も行い，他の感情分類データセットを用いることが分類の精度において有効であることを示した．
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