論文の概要: FEED PETs: Further Experimentation and Expansion on the Disambiguation
of Potentially Euphemistic Terms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00217v1
- Date: Wed, 31 May 2023 22:23:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-02 19:08:52.199212
- Title: FEED PETs: Further Experimentation and Expansion on the Disambiguation
of Potentially Euphemistic Terms
- Title（参考訳）: feed pets: ユーフェミズム用語の曖昧さ回避に関するさらなる実験と拡張
- Authors: Patrick Lee, Iyanuoluwa Shode, Alain Chirino Trujillo, Yuan Zhao,
Olumide Ebenezer Ojo, Diana Cuervas Plancarte, Anna Feldman, Jing Peng
- Abstract要約: 我々は,ヨルバ語,スペイン語,マンダリン中国語の3つの異なる言語で,新しいエウヘミズムコーパスを提示する。
トランスフォーマーは、あいまいなPETを分類するのが一般的である。
我々は,多言語トランスフォーマーモデルmBERTとXLM-RoBERTaを用いて,各言語でエウヘミズムの曖昧化実験を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1648534725322666
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Transformers have been shown to work well for the task of English euphemism
disambiguation, in which a potentially euphemistic term (PET) is classified as
euphemistic or non-euphemistic in a particular context. In this study, we
expand on the task in two ways. First, we annotate PETs for vagueness, a
linguistic property associated with euphemisms, and find that transformers are
generally better at classifying vague PETs, suggesting linguistic differences
in the data that impact performance. Second, we present novel euphemism corpora
in three different languages: Yoruba, Spanish, and Mandarin Chinese. We perform
euphemism disambiguation experiments in each language using multilingual
transformer models mBERT and XLM-RoBERTa, establishing preliminary results from
which to launch future work.
- Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは英語のエウヘミズムの曖昧さの課題に対してうまく機能し、ある特定の文脈において、潜在的エウヘミズム用語(PET)はエウヘミズムまたは非エウヘミズムに分類される。
本研究では,タスクを2つの方法で拡張する。
まず,ペットを曖昧性にアノテートし,その言語特性から,トランスフォーマーが一般に曖昧なペットの分類に優れていることを見出し,パフォーマンスに影響を与えるデータにおける言語的差異を示唆する。
第2に, ヨルバ語, スペイン語, マンダリン中国語の3つの異なる言語で, 小説 euphemism corpora を提示する。
我々は、多言語トランスフォーマーモデルmBERTとXLM-RoBERTaを用いて、各言語でエウヘミズムの曖昧化実験を行い、今後の作業を開始するための予備的な結果を確立した。
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