Metaphor Detection XLMR

🚀 多言語比喩検出

このページでは、Huggingfaceのトークン分類アプローチを使用して、トークンレベルで比喩検出を行うために微調整された多言語言語モデルXLM - RoBERTaを提供しています。ラベル1は比喩的な用法に対応しています。

✨ 主な機能

• トークンレベルでの比喩検出を行う多言語言語モデルを提供。
• 特定のデータセットで訓練され、他言語でもゼロショット性能を発揮。

📦 インストール

READMEに具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションは省略されます。

📚 ドキュメント

データセット

このモデルが訓練されたデータセットは、VU Amsterdam Metaphor Corpusです。このコーパスは、比喩識別プロトコルに従って単語レベルでアノテーションが付けられています。訓練コーパスは英語に限定されていますが、XLM - Rは他の言語でテストした場合でも良好なゼロショット性能を示します。

結果

2020 Second Shared Task on Metaphor detectionの評価基準に従って、XLM - R_Baseを訓練した場合、比喩クラスのF1スコアは0.76、XLM - R_Largeを訓練した場合、F1スコアは0.77を達成します。

モデルは8エポックで訓練され、最後に最良の評価性能を持つモデルがロードされ、学習率は2e - 5が使用されます。割り当てられた訓練データの10％は検証に使用され、最終テストセットは分離されており、最終評価のみに使用されます。

訓練コードと参考文献

訓練と評価のコードはGithubで入手できます。 訓練とモデルの適用について記述した論文はオンラインで入手可能です。

@inproceedings{wachowiak2022drum, title={Drum Up SUPPORT: Systematic Analysis of Image - Schematic Conceptual Metaphors}, author={Wachowiak, Lennart and Gromann, Dagmar and Xu, Chao}, booktitle={Proceedings of the 3rd Workshop on Figurative Language Processing (FLP)}, pages={44--53}, year={2022} }

📄 ライセンス

このプロジェクトはCC - BY - NC - SA 3.0ライセンスの下で提供されています。

メトリクス

ウィジェットの例