Fugu-MT 論文翻訳(概要): "Hinglish" Language -- Modeling a Messy Code-Mixed Language

論文の概要: "Hinglish" Language -- Modeling a Messy Code-Mixed Language

arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.13109v1
Date: Mon, 30 Dec 2019 23:01:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-17 01:58:35.125583
Title: "Hinglish" Language -- Modeling a Messy Code-Mixed Language
Title（参考訳）: hinglish" 言語 -- 乱雑なコード混合言語をモデル化する
Authors: Vivek Kumar Gupta
Abstract要約: 本研究は,ヒンディー語で書かれた社会コンテンツを,嫌悪的・憎悪的・不快なカテゴリーに分類する上で,ディープラーニング技術を用いて分類問題に取り組むことに焦点を当てる。我々は、同義語置換、ランダム挿入、ランダムスワップ、ランダム削除などの簡単なテキスト拡張技術を備えた双方向シーケンスモデルを利用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With a sharp rise in fluency and users of "Hinglish" in linguistically diverse country, India, it has increasingly become important to analyze social content written in this language in platforms such as Twitter, Reddit, Facebook. This project focuses on using deep learning techniques to tackle a classification problem in categorizing social content written in Hindi-English into Abusive, Hate-Inducing and Not offensive categories. We utilize bi-directional sequence models with easy text augmentation techniques such as synonym replacement, random insertion, random swap, and random deletion to produce a state of the art classifier that outperforms the previous work done on analyzing this dataset.
Abstract（参考訳）: インドでは、言語的に多様である「ヒングリッシュ」の利用者が急増し、Twitter、Reddit、Facebookなどのプラットフォームでこの言語で書かれたソーシャルコンテンツを分析することがますます重要になっている。本研究は,ヒンディー語で書かれた社会コンテンツを,嫌悪的・憎悪的・不快なカテゴリーに分類する上で,ディープラーニング技術を用いて分類問題に取り組むことに焦点を当てる。本論文では,同義語置換,ランダム挿入,ランダムスワップ,ランダム削除などのテキスト拡張手法を用いた双方向シーケンスモデルを用いて,先行研究であるデータ解析に匹敵する画像分類器の状態を生成する。

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