論文の概要: Code-switching patterns can be an effective route to improve performance of downstream NLP applications: A case study of humour, sarcasm and hate speech detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02295v1
• Date: Tue, 5 May 2020 15:48:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 14:08:54.331824
• Title: Code-switching patterns can be an effective route to improve performance of downstream NLP applications: A case study of humour, sarcasm and hate speech detection
• Title（参考訳）: コード切り換えパターンは下流nlpアプリケーションの性能を向上させる効果的な方法である:ユーモア、皮肉、ヘイトスピーチ検出を事例として
• Authors: Srijan Bansal, Vishal Garimella, Ayush Suhane, Jasabanta Patro, Animesh Mukherjee
• Abstract要約: ダウンストリームNLPアプリケーションを改善するために,コードスイッチングパターンをどのように利用できるかを示す。 特に、ユーモア、皮肉、ヘイトスピーチ検出タスクを改善するために、様々なスイッチング機能を符号化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.24969449883056
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we demonstrate how code-switching patterns can be utilised to improve various downstream NLP applications. In particular, we encode different switching features to improve humour, sarcasm and hate speech detection tasks. We believe that this simple linguistic observation can also be potentially helpful in improving other similar NLP applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、コードスイッチングパターンを用いて、下流の様々なNLPアプリケーションを改善する方法について述べる。 特に,ユーモア,皮肉,ヘイトスピーチ検出タスクを改善するために,異なるスイッチング機能をエンコードする。 この単純な言語学的観察は、他の類似のNLPアプリケーションの改善にも役立つと信じている。

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