論文の概要: A Robust Deep Ensemble Classifier for Figurative Language Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04372v1
- Date: Fri, 9 Jul 2021 11:26:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-12 20:51:15.531327
- Title: A Robust Deep Ensemble Classifier for Figurative Language Detection
- Title（参考訳）: 図形言語検出のためのロバストディープアンサンブル分類器
- Authors: Rolandos Alexandros Potamias and Georgios Siolas and Andreas -
Georgios Stafylopatis
- Abstract要約: 自然言語処理(NLP)の幅広い分野における感性分析のオープンな問題である言語認識(FL)
本論文では,高度なDeep Learning (DL) 技術に対処する,皮肉,皮肉,メタファの3つの相互関連FL認識タスクについて述べる。
Deep Soft Ensemble (DESC) モデルは、FL認識の挑戦的な分野において、関連する方法論や最先端技術と比較すると、非常に優れたパフォーマンスを達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3124513975412255
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recognition and classification of Figurative Language (FL) is an open problem
of Sentiment Analysis in the broader field of Natural Language Processing (NLP)
due to the contradictory meaning contained in phrases with metaphorical
content. The problem itself contains three interrelated FL recognition tasks:
sarcasm, irony and metaphor which, in the present paper, are dealt with
advanced Deep Learning (DL) techniques. First, we introduce a data
prepossessing framework towards efficient data representation formats so that
to optimize the respective inputs to the DL models. In addition, special
features are extracted in order to characterize the syntactic, expressive,
emotional and temper content reflected in the respective social media text
references. These features aim to capture aspects of the social network user's
writing method. Finally, features are fed to a robust, Deep Ensemble Soft
Classifier (DESC) which is based on the combination of different DL techniques.
Using three different benchmark datasets (one of them containing various FL
forms) we conclude that the DESC model achieves a very good performance, worthy
of comparison with relevant methodologies and state-of-the-art technologies in
the challenging field of FL recognition.
- Abstract（参考訳）: 表現型言語(FL)の認識と分類は、比喩的内容のフレーズに含まれる矛盾した意味から、自然言語処理(NLP)の幅広い分野における知覚分析のオープンな問題である。
本論文では,高度なDeep Learning (DL) 技術に対処する,皮肉,皮肉,メタファの3つの相互関連FL認識タスクについて述べる。
まず,各入力をDLモデルに最適化するために,効率的なデータ表現形式に向けたデータ前提フレームワークを提案する。
さらに、各ソーシャルメディアテキスト参照に反映される構文的、表現的、感情的、テンポ的コンテンツを特徴付けるために、特殊特徴を抽出する。
これらの機能は、ソーシャルネットワークユーザの書き込み方法の側面をキャプチャすることを目的としている。
最後に、異なるDL技術の組み合わせに基づく、堅牢なDeep Ensemble Soft Classifier (DESC) に機能を供給する。
3つの異なるベンチマークデータセット(そのうちの1つは様々なFL形式を含む)を用いて、DECモデルはFL認識の困難な分野において、関連する方法論や最先端技術と比較するにふさわしい非常に優れた性能を達成すると結論付けた。
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