ウクライナ・ロシア紛争の感情分析（東欧）

ウクライナとロシアの間の進行中の紛争は、ツイッターみたいなSNSで大きな話題になってるよ。みんな、この状況についての意見や感情をいろんな方法で表現してる。こういう感情をもっとよく理解するために、アスペクトベースの感情分析（ABSA）っていう技術を使うことができるよ。この方法は、人々が紛争に関連する特定のアスペクト、例えばロシアやウクライナについてどう感じているかを調べるのに役立つ。

#言語モデルの重要性

最近、巨大な言語モデル（LLMs）がテキストの感情分析のための重要なツールになってる。これらのモデルは言語を理解するように訓練されてて、感情を効果的に分類できるんだ。でも、少しの調整をした小さなモデルも特定のタスクで十分に良いパフォーマンスを発揮することがわかったんだ。特にツイートみたいな短いテキストでね。

#東欧言語に焦点を当てる

感情分析の研究のほとんどは英語やいくつかの広く話されている言語に集中してるけど、東欧の言語についての研究は少ないんだ。特に、ビシェグラードグループ（V4）国々、つまりチェコ、スロバキア、ポーランド、ハンガリーで話されている言語は特に不足してる。この研究は、これらの国のツイートでのウクライナ・ロシア紛争に関する感情を分類するために、いくつかのLLMを微調整することでそのギャップを埋めることを目指しているよ。

#データ収集

この研究を進めるために、ツイッターから大量のデータをアカデミックAPIを使って集めたんだ。紛争に関連するキーワードを含むツイートに焦点を当てて、チェコ語、スロバキア語、ポーランド語、ハンガリー語のツイートに限定して収集したよ。データを集めた後、分析のために三つの言語特有のデータセットに分けた。

#データ注釈

各データセットは、ツイートの表現された感情を分類するために手動で注釈が必要だったんだ。ウクライナやロシアに対する感情に基づいて、各ツイートをネガティブ、中立、ポジティブのいずれかにラベル付けした。目的は、各カテゴリーがデータセット内で公正に表現されるようにすることだったよ。

#言語モデルの微調整

ツイートに注釈を付けた後、いくつかの言語モデル-BERT、BERTweet、Llama2、Llama3、Mistral-を私たちのデータセットで微調整した。ツイートを英語に翻訳するとモデルのパフォーマンスがどうなるかもテストしたんだ。翻訳方法は、ヘルシンキの翻訳ツールとDeepLを使ったよ。

#実験設定

モデルが感情をどれだけうまく分類できるかを評価するために、一連の実験を設計した。ツイートの言語、使用するモデル、ツイートが英語に翻訳されたかどうかなど、いろんな要因を見ていった。各設定の精度や他のパフォーマンス指標を測ることで、どの組み合わせが最も良い結果を生むかを特定することを目指したよ。

#主な発見事項

1. モデルのパフォーマンス: Llama2とMistralがほとんどのシナリオで他のモデルを上回り、特定のデータセットで微調整したときに最先端の結果を達成したよ。驚くべきことに、Llama3は新機能があってもLlama2ほどのパフォーマンスを発揮しなかった。

2. 翻訳の効果: ほとんどのモデルは、ツイートの原語よりも英語翻訳でのパフォーマンスが良かった。DeepLの翻訳ツールは、ヘルシンキの翻訳者よりも一般的に良い結果を出した。

3. 言語の多様性: ポーランド語のツイートはしばしば誤分類されていて、モデルはこの言語に対して他の言語よりも苦労していることがわかった。これは、ポーランド語のツイートに表現される感情の複雑さによるかもしれない。

4. データサイズの影響: トレーニングデータセットのサイズはさまざまで、大きなデータセットが一般的にモデルのパフォーマンスを向上させることを観察した。ただし、少ないデータセットでも特定のタスクでの微調整の可能性を示したよ、特に二値感情分類に関してね。

5. モデルのバイアス: 言語モデルは、人間の注釈者に存在するバイアスを反映しがちだ。例えば、ツイートに混合感情が含まれていると、モデルは一般的なネガティブな文脈に基づいて誤分類することがあるんだ。

#結論

この研究は、ウクライナ・ロシアの紛争に関連する感情分析の課題と機会を浮き彫りにしていて、特に代表性の低い東欧の言語においてね。微調整した言語モデルを使うことで、ツイートの感情を効果的に分類できることを示したことで、公共の意見を理解するのに役立つかもしれない。私たちの結果は、言語間でのモデルのパフォーマンスの大きな違いと、感情分析における文化的文脈の重要性を伝えている。この研究は、今後の研究が合成データセットや異なるモデルアーキテクチャを含む広い文脈で感情分類を探求するための基盤となるよ。

#今後の課題

これからの予定として、バイアスが感情分類に与える影響をさらに調査するつもりだ。また、感情のさまざまな側面をより詳細に評価できる合成データセットを作ることを目指している。これが時間とともに公共の意見がどう変化するか、また、進行中の紛争に関連する感情に影響を与えるさまざまな要因を理解するのに役立つかもしれない。

ツールや方法を拡張することで、複数の言語や文脈での感情分析能力を向上させて、重要なグローバルな問題に対する公共の感情についてより深い洞察を得られることを期待してるよ。