論文の概要: SaRoCo: Detecting Satire in a Novel Romanian Corpus of News Articles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06456v1
- Date: Thu, 13 May 2021 17:54:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-14 14:09:52.195869
- Title: SaRoCo: Detecting Satire in a Novel Romanian Corpus of News Articles
- Title（参考訳）: SaRoCo:新しいルーマニアのニュース記事のコーパスでサファイアを検出する
- Authors: Ana-Cristina Rogoz, Mihaela Gaman, Radu Tudor Ionescu
- Abstract要約: 言語に関係なく風刺検出のための最大のコーポラの一つであり、ルーマニア語のための唯一のコーポラである。
2つの最先端のディープニューラルモデルで実験を行い、その結果、新しいコーパスの強力なベースラインが出来上がった。
その結果,ルーマニア語における風刺検出の機械レベルの精度は,人間レベルの精度(87%)に比べ非常に低く,今後の研究に十分な改善の余地を残していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.877673959068455
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we introduce a corpus for satire detection in Romanian news. We
gathered 55,608 public news articles from multiple real and satirical news
sources, composing one of the largest corpora for satire detection regardless
of language and the only one for the Romanian language. We provide an official
split of the text samples, such that training news articles belong to different
sources than test news articles, thus ensuring that models do not achieve high
performance simply due to overfitting. We conduct experiments with two
state-of-the-art deep neural models, resulting in a set of strong baselines for
our novel corpus. Our results show that the machine-level accuracy for satire
detection in Romanian is quite low (under 73% on the test set) compared to the
human-level accuracy (87%), leaving enough room for improvement in future
research.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ルーマニアニュースにおける風刺検出のためのコーパスを提案する。
我々は、複数の現実および風刺的なニュースソースから55,608件のニュース記事を収集し、言語に関係なく、ルーマニア語で唯一風刺検出のための最大のコーパスの1つを作成した。
本稿では,テストニュース記事と異なる情報源に属するニュース記事のトレーニングを行うためのテキストサンプルを公式に分割し,過度な適合のため,モデルがハイパフォーマンスを達成できないことを保証する。
2つの最先端のディープニューラルモデルで実験を行い、その結果、新しいコーパスの強力なベースラインが出来上がった。
その結果,ルーマニア語における風刺検出の機械レベルの精度は,人間レベルの精度(87%)に比べ非常に低く,今後の研究に十分な改善の余地を残していることがわかった。
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