Fugu-MT 論文翻訳(概要): Irony Detection in a Multilingual Context

論文の概要: Irony Detection in a Multilingual Context

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02427v1
Date: Thu, 6 Feb 2020 18:23:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-03 09:43:56.985185
Title: Irony Detection in a Multilingual Context
Title（参考訳）: 多言語文脈における皮肉検出
Authors: Bilal Ghanem, Jihen Karoui, Farah Benamara, Paolo Rosso, V\'eronique Moriceau
Abstract要約: 本稿では,最初の多言語(フランス語,英語,アラビア語)と多文化(インド・ヨーロッパ語対文化に近い言語)の皮肉検出システムを提案する。特徴ベースモデルとニューラルアーキテクチャの両方をモノリンガルな単語表現を用いて採用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7357505629239585
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper proposes the first multilingual (French, English and Arabic) and multicultural (Indo-European languages vs. less culturally close languages) irony detection system. We employ both feature-based models and neural architectures using monolingual word representation. We compare the performance of these systems with state-of-the-art systems to identify their capabilities. We show that these monolingual models trained separately on different languages using multilingual word representation or text-based features can open the door to irony detection in languages that lack of annotated data for irony.
Abstract（参考訳）: 本稿では,最初の多言語(フランス語,英語,アラビア語)と多文化(インド・ヨーロッパ語対文化に近い言語)の皮肉検出システムを提案する。単言語単語表現を用いた特徴ベースモデルとニューラルアーキテクチャの両方を用いる。我々は,これらのシステムの性能を最先端システムと比較し,その性能を同定する。これらのモノリンガルモデルは、多言語語表現やテキストベースの特徴を用いて異なる言語で個別に訓練され、皮肉なデータがない言語では皮肉検出の扉を開くことができることを示す。

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