論文の概要: indicnlp@kgp at DravidianLangTech-EACL2021: Offensive Language Identification in Dravidian Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07150v1
• Date: Sun, 14 Feb 2021 13:24:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-17 06:09:50.286631
• Title: indicnlp@kgp at DravidianLangTech-EACL2021: Offensive Language Identification in Dravidian Languages
• Title（参考訳）: indicnlp@kgp - DravidianLangTech-EACL2021: Offensive Language Identification in Dravidian Languages
• Authors: Kushal Kedia, Abhilash Nandy
• Abstract要約: この論文は、チーム indicnlp@kgp の EACL 2021 共有タスク「ドラヴィディアン言語における言語識別効果」への提出を提示する。 このタスクは、異なる攻撃的コンテンツタイプを3つのコード混合Dravidian言語データセットに分類することを目的としている。 マラヤラム英語,タミル英語,カナダ英語のデータセットでは,平均F1スコア0.97,0.77,0.72が達成された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The paper presents the submission of the team indicnlp@kgp to the EACL 2021 shared task "Offensive Language Identification in Dravidian Languages." The task aimed to classify different offensive content types in 3 code-mixed Dravidian language datasets. The work leverages existing state of the art approaches in text classification by incorporating additional data and transfer learning on pre-trained models. Our final submission is an ensemble of an AWD-LSTM based model along with 2 different transformer model architectures based on BERT and RoBERTa. We achieved weighted-average F1 scores of 0.97, 0.77, and 0.72 in the Malayalam-English, Tamil-English, and Kannada-English datasets ranking 1st, 2nd, and 3rd on the respective tasks.
• Abstract（参考訳）: 本論文は、EACL 2021共有タスク「ドラヴィダ語におけるOffensive Language Identification in Dravidian Languages」に対して、チーム indicnlp@kgp を提出する。 このタスクは、異なる攻撃的コンテンツタイプを3つのコード混合Dravidian言語データセットに分類することを目的としている。 この研究は、テキスト分類における既存の手法の状況を利用して、事前訓練されたモデルに追加のデータと転送学習を組み込む。 最終的な提出は、BERTとRoBERTaに基づく2つのトランスモデルアーキテクチャとともに、AWD-LSTMベースのモデルのアンサンブルです。 マラヤラム・英語・タミル・英語・カナダ・英語では,平均F1スコアが0.97,0.77,0.72となり,各タスクで1位,2位,3位となった。

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