論文の概要: PALI-NLP at SemEval-2022 Task 4: Discriminative Fine-tuning of Deep Transformers for Patronizing and Condescending Language Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04616v1
• Date: Wed, 9 Mar 2022 10:05:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 14:24:24.841034
• Title: PALI-NLP at SemEval-2022 Task 4: Discriminative Fine-tuning of Deep Transformers for Patronizing and Condescending Language Detection
• Title（参考訳）: PALI-NLP at SemEval-2022 Task 4: Discriminative Fine-tuning of Deep Transformer for Patronizing and Condescending Language Detection
• Authors: Dou Hu, Mengyuan Zhou, Xiyang Du, Mengfei Yuan, Meizhi Jin, Lianxin Jiang, Yang Mo, Xiaofeng Shi
• Abstract要約: そこで我々は,PCL検出のための新しいトランスフォーマーモデルとそのアンサンブルを提案する。 PCLの微妙で主観的な性質の理解を容易にするために,2つの微調整戦略を適用した。 このシステムは公式ランキングにおいて顕著な結果、すなわちSubtask 1で1位、Subtask 2で5位となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.883341580669763
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Patronizing and condescending language (PCL) has a large harmful impact and is difficult to detect, both for human judges and existing NLP systems. At SemEval-2022 Task 4, we propose a novel Transformer-based model and its ensembles to accurately understand such language context for PCL detection. To facilitate comprehension of the subtle and subjective nature of PCL, two fine-tuning strategies are applied to capture discriminative features from diverse linguistic behaviour and categorical distribution. The system achieves remarkable results on the official ranking, namely 1st in Subtask 1 and 5th in Subtask 2. Extensive experiments on the task demonstrate the effectiveness of our system and its strategies.
• Abstract（参考訳）: 人間の判断と既存のNLPシステムの両方において、PCL(Patronizing and condescending Language)は大きな有害な影響があり、検出が困難である。 SemEval-2022 Task 4では,PCL検出のための言語コンテキストを正確に理解するためのトランスフォーマーモデルとそのアンサンブルを提案する。 PCLの微妙で主観的な性質を理解するために,多様な言語行動と分類的分布から識別的特徴を捉えるための2つの微調整戦略を適用した。 このシステムは公式ランキングにおいて顕著な結果、すなわちSubtask 1で1位、Subtask 2で5位となる。 このタスクに関する広範囲な実験は、システムとその戦略の有効性を実証する。

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