RoIt-XMASA：ルーマニア語・イタリア語向けマルチドメイン多言語センチメント分析データセット

Abstract

本稿では、Cross-lingual Multi-domain Amazon Sentiment Analysis をイタリア語およびルーマニア語へ拡張する多言語データセット RoIt-XMASA を提示する。これには、3つのドメイン（書籍、映画、音楽）にまたがる36,000件のラベル付きレビューと、202,141件のラベルなしサンプルが含まれる。言語間およびドメイン間の課題に対処するために、我々は、感情識別とドメインおよび言語不変性のバランスを動的に調整する、メタ学習された係数による損失反転を用いたマルチターゲットの敵対的学習フレームワークを提案する。XLM-R は、本アプローチにより F1-score が 66.23% を達成し、ベースラインを4.64%上回る。少数ショット評価では、Llama-3.1-8B が 58.43% の F1-score を示し、プロンプトベース手法の効率性と、タスク特化のファインチューニングによる高い性能との間に意味のあるトレードオフが存在することが明らかになった。