論文の概要: A Unified System for Aggression Identification in English Code-Mixed and Uni-Lingual Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05493v2
• Date: Sat, 18 Jan 2020 06:50:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 06:41:10.680709
• Title: A Unified System for Aggression Identification in English Code-Mixed and Uni-Lingual Texts
• Title（参考訳）: 英文混成文と単言語文の集約識別のための統一システム
• Authors: Anant Khandelwal, Niraj Kumar
• Abstract要約: 我々は、英語のコードミックスデータセットとユニ言語の英語データセットで動作する、統一的で堅牢なディープラーニングアーキテクチャを導入する。 考案されたシステムは、心理言語学的特徴と非常にベーシックな言語的特徴を使用する。 提案システムは、英語のコードミキシングデータセットと単言語の英語データセットに対する従来のアプローチよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.15521897068512
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Wide usage of social media platforms has increased the risk of aggression, which results in mental stress and affects the lives of people negatively like psychological agony, fighting behavior, and disrespect to others. Majority of such conversations contains code-mixed languages[28]. Additionally, the way used to express thought or communication style also changes from one social media plat-form to another platform (e.g., communication styles are different in twitter and Facebook). These all have increased the complexity of the problem. To solve these problems, we have introduced a unified and robust multi-modal deep learning architecture which works for English code-mixed dataset and uni-lingual English dataset both.The devised system, uses psycho-linguistic features and very ba-sic linguistic features. Our multi-modal deep learning architecture contains, Deep Pyramid CNN, Pooled BiLSTM, and Disconnected RNN(with Glove and FastText embedding, both). Finally, the system takes the decision based on model averaging. We evaluated our system on English Code-Mixed TRAC 2018 dataset and uni-lingual English dataset obtained from Kaggle. Experimental results show that our proposed system outperforms all the previous approaches on English code-mixed dataset and uni-lingual English dataset.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームの普及により、攻撃のリスクが増大し、精神的なストレスが引き起こされ、心理的苦痛、戦闘行動、他人への軽視といった人々の生活に悪影響を及ぼしている。 このような会話の大部分は、コード混合言語[28]を含んでいる。 さらに、思考やコミュニケーションスタイルの表現方法も、あるソーシャルメディアのplat-formから別のプラットフォームに変更された(例えば、twitterやfacebookではコミュニケーションスタイルが異なる)。 これらはすべて、問題の複雑さを増した。 これらの問題を解決するために,我々は,英語コード混合データセットと一言語英語データセットの両方で動作する統一的でロバストなマルチモーダルディープラーニングアーキテクチャを導入した。 当社のマルチモーダルディープラーニングアーキテクチャには、Deep Pyramid CNN、Pooled BiLSTM、Disconnect RNN(GloveとFastTextの埋め込みも含む)が含まれています。 最後に、システムはモデル平均化に基づいて決定を行う。 我々は、Kaggleから得られた英語コードミクシングTRAC 2018データセットとユニ言語英語データセットについて評価した。 実験結果から,提案システムは,英語のコード混合データセットと単言語の英語データセットにおいて,従来のアプローチよりも優れていた。

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