Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multilingual Persuasion Detection: Video Games as an Invaluable Data Source for NLP

論文の概要: Multilingual Persuasion Detection: Video Games as an Invaluable Data Source for NLP

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04453v1
Date: Sun, 10 Jul 2022 12:38:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-12 14:32:33.625408
Title: Multilingual Persuasion Detection: Video Games as an Invaluable Data Source for NLP
Title（参考訳）: 多言語説得検出:NLPのための貴重なデータソースとしてのビデオゲーム
Authors: Teemu P\"oyh\"onen, Mika H\"am\"al\"ainen, Khalid Alnajjar
Abstract要約: 本稿では,BERTと呼ばれる自然言語処理モデルを用いた説得検出システムの構築において,このデータの有効性を示す。ビデオゲームは、さまざまなNLPタスクのためのデータソースとして、多くの未使用の可能性を秘めていると考えています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6123324869194194
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Role-playing games (RPGs) have a considerable amount of text in video game dialogues. Quite often this text is semi-annotated by the game developers. In this paper, we extract a multilingual dataset of persuasive dialogue from several RPGs. We show the viability of this data in building a persuasion detection system using a natural language processing (NLP) model called BERT. We believe that video games have a lot of unused potential as a datasource for a variety of NLP tasks. The code and data described in this paper are available on Zenodo.
Abstract（参考訳）: ロールプレイングゲーム(RPG)は、ビデオゲームの対話においてかなりの量のテキストを持っている。このテキストはゲーム開発者によってセミアノテートされることが多い。本稿では,複数のrpgから説得対話の多言語データセットを抽出する。 BERTと呼ばれる自然言語処理(NLP)モデルを用いた説得検出システムの構築において,このデータの有効性を示す。ビデオゲームは、さまざまなNLPタスクのためのデータソースとして、多くの未使用の可能性を秘めていると考えています。この論文で記述されたコードとデータはzenodoで利用可能である。

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