UCAS-IIE-NLP at SemEval-2023 Task 12: 多言語BERTの低リソース感情分析における汎化性能の向上

本論文では、SemEval-2023 タスク12：アフリカ言語の感情分析のために設計されたシステムについて述べます。このタスクが直面する課題は、低リソース環境におけるラベル付きデータや言語資源の不足です。これらの問題を緩和するために、私たちは低リソース言語向けの感情分析用汎用多言語システム SACL-XLMR を提案します。具体的には、辞書に基づく多言語 BERT を設計し、言語適応と感情認識表現学習を促進します。さらに、教師あり敵対的コントラスティブ学習技術を適用して、感情拡散構造表現を学習し、モデルの汎化性能を向上させます。私たちのシステムは競争力のある結果を達成し、多言語およびゼロショット感情分類サブタスクにおいてベースラインを大幅に上回りました。特に、公式ランキングでのゼロショット分類サブタスクで1位を獲得しました。広範な実験により、私たちのシステムの有効性が示されています。