UoB-NLP at SemEval-2025 Task 11: Leveraging Adapters for Multilingual and Cross-Lingual Emotion Detection
作者: Frances Laureano De Leon, Yixiao Wang, Yue Feng, Mark G. Lee
分类: cs.CL
发布日期: 2025-04-11
备注: Accepted to appear in Proceedings of the 19th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2025)
💡 一句话要点
利用Adapters进行多语和跨语情感检测，提升低资源语言性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 情感检测 多语言学习 跨语言学习 Adapter微调 低资源语言 预训练模型 迁移学习
📋 核心要点
- 情感检测在低资源语言中面临数据稀缺和语言差异的挑战，现有方法难以有效迁移知识。
- 论文提出基于Adapter的微调方法，利用多语言预训练模型，实现参数高效的跨语言情感检测。
- 实验表明，目标语言就绪任务Adapter在低资源语言上表现最佳，并在SemEval-2025比赛中取得优异成绩。
📝 摘要（中文）
情感检测是自然语言处理中一项具有挑战性的任务，其难点在于人类情感的复杂性和语言的多样性。虽然在高资源语言方面取得了显著进展，但低资源语言的情感检测仍未得到充分探索。本文通过利用基于Adapter的微调和多语言预训练语言模型，解决了多语和跨语情感检测问题。Adapters引入了少量可训练参数，同时保持预训练模型的权重固定，从而提供了一种参数高效的适应方法。我们尝试了不同的Adapter调整策略，包括仅任务Adapter、目标语言就绪任务Adapter和基于语系的Adapter。结果表明，目标语言就绪任务Adapter实现了最佳的整体性能，特别是在低资源非洲语言方面。在Track A中，我们的团队在提格里尼亚语中排名第7，在卢旺达语中排名第8。在Track C中，我们的系统在阿姆哈拉语中排名第3，在奥罗莫语、提格里尼亚语、卢旺达语、豪萨语和伊博语中排名第4。我们的方法在11种语言中优于大型语言模型，并在其他4种语言中与其性能相匹配，尽管我们的模型参数明显更少。此外，我们发现基于Adapter的模型保留了跨语言迁移能力，同时与每种语言的完全微调相比，所需的计算资源更少。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决低资源语言情感检测问题。现有方法，如直接微调大型预训练模型，存在参数量大、计算成本高，以及容易过拟合的问题。此外，不同语言之间的差异性使得跨语言迁移学习面临挑战。
核心思路：论文的核心思路是利用Adapter模块进行参数高效的微调。Adapter模块在预训练模型中插入少量可训练的参数，冻结预训练模型的其他参数，从而降低了计算成本，并减少了过拟合的风险。通过选择合适的Adapter训练策略，可以更好地适应目标语言，并实现有效的跨语言迁移。
技术框架：整体框架包括：1) 选择多语言预训练语言模型（如 multilingual BERT）；2) 在模型中插入Adapter模块；3) 设计不同的Adapter训练策略（如仅任务Adapter、目标语言就绪任务Adapter和基于语系的Adapter）；4) 在目标语言的情感检测数据集上进行微调；5) 评估模型在目标语言上的性能。
关键创新：论文的关键创新在于提出了目标语言就绪任务Adapter。这种Adapter首先在与目标任务相关的其他语言上进行预训练，然后再在目标语言上进行微调。这种方法可以更好地利用跨语言知识，提高模型在低资源语言上的性能。
关键设计：Adapter模块通常由两个前馈神经网络组成，中间有一个瓶颈层。瓶颈层可以降低Adapter的参数量。论文尝试了不同的Adapter训练策略，包括：1) 仅任务Adapter：只在目标任务上进行训练；2) 目标语言就绪任务Adapter：首先在与目标任务相关的其他语言上进行预训练，然后再在目标语言上进行微调；3) 基于语系的Adapter：在同一语系的语言上进行联合训练。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，目标语言就绪任务Adapter在低资源非洲语言上表现出色，在SemEval-2025 Task 11比赛中，团队在提格里尼亚语和卢旺达语等语言上取得了领先排名。该方法在11种语言中超越了大型语言模型，并在参数量更少的情况下，在4种语言中与其性能持平，验证了Adapter微调的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多语言情感分析、跨语言客户服务、舆情监控等领域。特别是在处理低资源语言文本时，该方法能够有效提升情感识别的准确率，具有重要的实际应用价值。未来可进一步探索Adapter结构和训练策略，提升模型性能。
📄 摘要（原文）
Emotion detection in natural language processing is a challenging task due to the complexity of human emotions and linguistic diversity. While significant progress has been made in high-resource languages, emotion detection in low-resource languages remains underexplored. In this work, we address multilingual and cross-lingual emotion detection by leveraging adapter-based fine-tuning with multilingual pre-trained language models. Adapters introduce a small number of trainable parameters while keeping the pre-trained model weights fixed, offering a parameter-efficient approach to adaptation. We experiment with different adapter tuning strategies, including task-only adapters, target-language-ready task adapters, and language-family-based adapters. Our results show that target-language-ready task adapters achieve the best overall performance, particularly for low-resource African languages with our team ranking 7th for Tigrinya, and 8th for Kinyarwanda in Track A. In Track C, our system ranked 3rd for Amharic, and 4th for Oromo, Tigrinya, Kinyarwanda, Hausa, and Igbo. Our approach outperforms large language models in 11 languages and matches their performance in four others, despite our models having significantly fewer parameters. Furthermore, we find that adapter-based models retain cross-linguistic transfer capabilities while requiring fewer computational resources compared to full fine-tuning for each language.