論文の概要: Sarcasm Detection in a Disaster Context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08156v1
- Date: Wed, 16 Aug 2023 05:58:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-17 14:41:28.347186
- Title: Sarcasm Detection in a Disaster Context
- Title(参考訳): 災害状況におけるサーカズム検出
- Authors: Tiberiu Sosea, Junyi Jessy Li, Cornelia Caragea
- Abstract要約: HurricaneSARCは,意図した皮肉に注釈を付けた15,000ツイートのデータセットである。
私たちの最高のモデルは、データセットで最大0.70F1を得ることができます。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 103.93691731605163
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: During natural disasters, people often use social media platforms such as
Twitter to ask for help, to provide information about the disaster situation,
or to express contempt about the unfolding event or public policies and
guidelines. This contempt is in some cases expressed as sarcasm or irony.
Understanding this form of speech in a disaster-centric context is essential to
improving natural language understanding of disaster-related tweets. In this
paper, we introduce HurricaneSARC, a dataset of 15,000 tweets annotated for
intended sarcasm, and provide a comprehensive investigation of sarcasm
detection using pre-trained language models. Our best model is able to obtain
as much as 0.70 F1 on our dataset. We also demonstrate that the performance on
HurricaneSARC can be improved by leveraging intermediate task transfer
learning. We release our data and code at
https://github.com/tsosea2/HurricaneSarc.
- Abstract(参考訳): 自然災害の間、人々はtwitterのようなソーシャルメディアプラットフォームを使って助けを求め、災害状況に関する情報を提供するか、あるいは展開する出来事や公共の方針やガイドラインに対する反感を表明する。
この侮辱は、皮肉や皮肉として表現される場合もある。
この形式の音声を災害中心の文脈で理解することは、災害関連ツイートの自然言語理解を改善するために不可欠である。
本稿では,意図したサルカズムに注釈を付けた15,000ツイートのデータセットであるHurricaneSARCを紹介し,事前訓練された言語モデルを用いたサルカズム検出の包括的検討を行う。
私たちの最高のモデルは、データセットで最大0.70F1を得ることができます。
また, 中間タスク転送学習の活用により, ハリケーンsarcの性能が向上することを示す。
データとコードはhttps://github.com/tsosea2/hurricanesarcでリリースします。
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