論文の概要: Finding Trolls Under Bridges: Preliminary Work on a Motif Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06085v1
• Date: Tue, 12 Apr 2022 21:26:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-14 23:53:27.139183
• Title: Finding Trolls Under Bridges: Preliminary Work on a Motif Detector
• Title（参考訳）: 橋の下でトロルを見つける:モチフ検出器の予備研究
• Authors: W. Victor H. Yarlott, Armando Ochoa, Anurag Acharya, Laurel Bobrow, Diego Castro Estrada, Diana Gomez, Joan Zheng, David McDonald, Chris Miller, Mark A. Finlayson
• Abstract要約: 本稿では,モチーフを自動的に検出するシステムの開発について予備報告する。 我々は、現在進行中のトレーニングモチーフ検出のためのデータを生成するためのアノテーションの取り組みを簡潔に説明する。 この記述は、モチーフ検出の特徴としてオフザシェルフ比喩検出器のテストを含み、モチーフ上のF1は0.35で、マクロ平均F1は0.21で、モチーフ候補に割り当てる4つのカテゴリからなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.04990933647291
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motifs are distinctive recurring elements found in folklore that have significance as communicative devices in news, literature, press releases, and propaganda. Motifs concisely imply a large constellation of culturally-relevant information, and their broad usage suggests their cognitive importance as touchstones of cultural knowledge, making their detection a worthy step toward culturally-aware natural language processing tasks. Until now, folklorists and others interested in motifs have only extracted motifs from narratives manually. We present a preliminary report on the development of a system for automatically detecting motifs. We briefly describe an annotation effort to produce data for training motif detection, which is on-going. We describe our in-progress architecture in detail, which aims to capture, in part, how people determine whether or not a motif candidate is being used in a motific way. This description includes a test of an off-the-shelf metaphor detector as a feature for motif detection, which achieves a F1 of 0.35 on motifs and a macro-average F1 of 0.21 across four categories which we assign to motif candidates.
• Abstract（参考訳）: モチーフは、ニュース、文学、プレスリリース、プロパガンダにおけるコミュニケーション装置として重要な民俗学的要素である。 モチーフは、文化的に関連のある情報の集合体を簡潔に示しており、その幅広い使用法は、その認識の重要性を文化的知識の足跡として示唆している。 これまで、民俗学者やモチーフに関心のある人々は、手動で物語からモチーフを抽出しただけだった。 本稿では,モチーフの自動検出システムの開発に関する予備報告を行う。 我々は、現在進行中のトレーニングモチーフ検出のためのデータを生成するためのアノテーションの取り組みを簡潔に説明する。 このアーキテクチャは,モチーフ候補がモチーフとして使用されているかどうかを人々がどのように判断するかを,部分的に把握することを目的としています。 この記述は、モチーフ検出の特徴としてオフザシェルフ比喩検出器のテストを含み、モチーフ上のF1は0.35で、マクロ平均F1は0.21で、モチーフ候補に割り当てる4つのカテゴリからなる。

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