論文の概要: Humor@IITK at SemEval-2021 Task 7: Large Language Models for Quantifying Humor and Offensiveness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00933v1
• Date: Fri, 2 Apr 2021 08:22:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 13:55:32.616942
• Title: Humor@IITK at SemEval-2021 Task 7: Large Language Models for Quantifying Humor and Offensiveness
• Title（参考訳）: Humor@IITK at SemEval-2021 Task 7: Large Language Models for Quantifying Humor and Offensiveness (英語)
• Authors: Aishwarya Gupta, Avik Pal, Bholeshwar Khurana, Lakshay Tyagi, Ashutosh Modi
• Abstract要約: 本稿では,大きなニューラルモデルとそのアンサンブルがユーモア/オフィス検出と評価に関連する複雑さを捕捉できるかどうかを検討する。 SemEval-2021 Task 7: HaHackathonによる実験により,このようなモデルを用いて合理的なユーモアと犯罪検知システムを開発できることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.251416625953577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Humor and Offense are highly subjective due to multiple word senses, cultural knowledge, and pragmatic competence. Hence, accurately detecting humorous and offensive texts has several compelling use cases in Recommendation Systems and Personalized Content Moderation. However, due to the lack of an extensive labeled dataset, most prior works in this domain haven't explored large neural models for subjective humor understanding. This paper explores whether large neural models and their ensembles can capture the intricacies associated with humor/offense detection and rating. Our experiments on the SemEval-2021 Task 7: HaHackathon show that we can develop reasonable humor and offense detection systems with such models. Our models are ranked third in subtask 1b and consistently ranked around the top 33% of the leaderboard for the remaining subtasks.
• Abstract（参考訳）: ユーモアとオフセンスは、複数の単語感覚、文化知識、実践的な能力によって非常に主観的である。 したがって、ユーモラスかつ攻撃的なテキストを正確に検出することは、レコメンデーションシステムやパーソナライズドコンテンツモデレーションにおいていくつかの魅力的なユースケースを持つ。 しかしながら、広範なラベル付きデータセットがないため、この分野のほとんどの先行研究は、主観的ユーモア理解のための大規模ニューラルネットワークを探求していない。 本稿では,大規模ニューラルモデルとそのアンサンブルが,ユーモラス/オッサン検出と評価に関連する複雑さを捉えることができるかを検討する。 SemEval-2021 Task 7: HaHackathonによる実験により,このようなモデルを用いて合理的なユーモアと犯罪検知システムを開発できることが判明した。 我々のモデルはサブタスク1bで3位、残りのサブタスクのリーダーボードの上位33%に一貫してランクインしている。

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