論文の概要: Towards Code-switched Classification Exploiting Constituent Language Resources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01913v1
• Date: Tue, 3 Nov 2020 18:43:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 05:02:20.173366
• Title: Towards Code-switched Classification Exploiting Constituent Language Resources
• Title（参考訳）: 構成言語資源のコード変更型分類に向けて
• Authors: Tanvi Dadu and Kartikey Pant
• Abstract要約: 我々は、モノリンガル設定とクロスランガル設定の両方を利用するために、コード切替データを構成言語に変換する。 我々は,英語とヒンディー語における2つの下流タスク,サルカズム検出とヘイトスピーチ検出の実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.655021726150369
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Code-switching is a commonly observed communicative phenomenon denoting a shift from one language to another within the same speech exchange. The analysis of code-switched data often becomes an assiduous task, owing to the limited availability of data. We propose converting code-switched data into its constituent high resource languages for exploiting both monolingual and cross-lingual settings in this work. This conversion allows us to utilize the higher resource availability for its constituent languages for multiple downstream tasks. We perform experiments for two downstream tasks, sarcasm detection and hate speech detection, in the English-Hindi code-switched setting. These experiments show an increase in 22% and 42.5% in F1-score for sarcasm detection and hate speech detection, respectively, compared to the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: コードスイッチング(code-switching)は、ある言語から別の言語への移動を同じ音声交換で示す、一般的に観察されるコミュニケーション現象である。 コード切り換えデータの分析は、データの可用性が限られているため、しばしば明らかなタスクになる。 本研究は,単言語とクロス言語の両方の設定を活用すべく,コード交換されたデータをその構成高リソース言語に変換することを提案する。 この変換により、複数のダウンストリームタスク用の構成言語に対して、より高いリソース可用性を活用できます。 我々は,英語とヒンディー語における2つの下流タスク,サルカズム検出とヘイトスピーチ検出の実験を行った。 これらの実験では, F1スコアの22%と42.5%が, サルカズム検出とヘイトスピーチ検出で増加傾向を示した。

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