論文の概要: Euphemistic Phrase Detection by Masked Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04666v1
• Date: Fri, 10 Sep 2021 04:57:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-13 13:34:21.125199
• Title: Euphemistic Phrase Detection by Masked Language Model
• Title（参考訳）: マスキング言語モデルによる短命句検出
• Authors: Wanzheng Zhu, Suma Bhat
• Abstract要約: ソーシャルメディアコーパス上でフレーズマイニングを行い、高品質なフレーズを抽出する。 次に,単語埋め込み類似性を利用して,語句候補の集合を選択する。 本アルゴリズムを用いて,20～50%の高精度な検出精度を報告した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.49544185939481
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: It is a well-known approach for fringe groups and organizations to use euphemisms -- ordinary-sounding and innocent-looking words with a secret meaning -- to conceal what they are discussing. For instance, drug dealers often use "pot" for marijuana and "avocado" for heroin. From a social media content moderation perspective, though recent advances in NLP have enabled the automatic detection of such single-word euphemisms, no existing work is capable of automatically detecting multi-word euphemisms, such as "blue dream" (marijuana) and "black tar" (heroin). Our paper tackles the problem of euphemistic phrase detection without human effort for the first time, as far as we are aware. We first perform phrase mining on a raw text corpus (e.g., social media posts) to extract quality phrases. Then, we utilize word embedding similarities to select a set of euphemistic phrase candidates. Finally, we rank those candidates by a masked language model -- SpanBERT. Compared to strong baselines, we report 20-50% higher detection accuracies using our algorithm for detecting euphemistic phrases.
• Abstract（参考訳）: 秘密の意味を持つ普通の響きと無邪気な言葉を使って、彼らが議論していることを隠そうとする団体や組織にとって、これはよく知られているアプローチである。 例えば、麻薬ディーラーはマリファナに「ポット」、ヘロインに「アボカド」を用いることが多い。 ソーシャルメディアのコンテンツモデレーションの観点からは、近年のNLPの進歩により、このような単一単語のエウヘミズムの自動検出が可能になったが、ブルードリーム(マリファナ)やブラックタール(ヘロイン)など、複数の単語のエウヘミズムを自動的に検出することはできない。 本稿では,人間の努力を伴わずに語句検出の問題に,私たちが知る限り,初めて取り組む。 まず、原文コーパス(例えばソーシャルメディア投稿)上でフレーズマイニングを行い、品質の高いフレーズを抽出する。 次に,単語埋め込み類似性を利用して,語句候補の集合を選択する。 最後に、これらの候補をSpanBERTというマスキング言語モデルでランク付けします。 本アルゴリズムを用いて,強塩基性に対して20～50%高い検出精度を報告した。

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