論文の概要: Complaint Identification in Social Media with Transformer Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10910v1
• Date: Wed, 21 Oct 2020 11:44:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 23:49:58.524495
• Title: Complaint Identification in Social Media with Transformer Networks
• Title（参考訳）: トランスフォーマーネットワークを用いたソーシャルメディアにおける苦情識別
• Authors: Mali Jin and Nikolaos Aletras
• Abstract要約: 矛盾とは、人間によって現実と期待の間に負の矛盾を伝えるために広く使われる言論法である。 ソーシャルメディアにおける苦情を自動的に識別する作業は、機能ベースとタスク固有のニューラルネットワークモデルの使用に重点を置いている。 我々は、最先端の事前訓練されたニューラルランゲージモデルと、トピックや感情から得られる他の言語情報とを組み合わせて、苦情予測を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.35466601628141
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Complaining is a speech act extensively used by humans to communicate a negative inconsistency between reality and expectations. Previous work on automatically identifying complaints in social media has focused on using feature-based and task-specific neural network models. Adapting state-of-the-art pre-trained neural language models and their combinations with other linguistic information from topics or sentiment for complaint prediction has yet to be explored. In this paper, we evaluate a battery of neural models underpinned by transformer networks which we subsequently combine with linguistic information. Experiments on a publicly available data set of complaints demonstrate that our models outperform previous state-of-the-art methods by a large margin achieving a macro F1 up to 87.
• Abstract（参考訳）: 苦情は、現実と期待の間の否定的な矛盾を伝えるために、人間が広く使う言葉行為である。 ソーシャルメディアにおける苦情を自動的に識別する作業は、機能ベースとタスク固有のニューラルネットワークモデルの使用に重点を置いている。 最先端の訓練済みニューラルネットワークモデルとそれらの組み合わせをトピックや不満予測のための感情から他の言語情報に適応させる方法はまだ検討されていない。 本稿では,変圧器ネットワークを基盤としたニューラルネットワークのバッテリ評価を行い,その後言語情報と組み合わせた。 公開されている苦情のデータセットの実験では、我々のモデルは、マクロF1を87.5%まで、大きなマージンで過去の最先端手法より優れていることが示された。

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