論文の概要: Detecting Sexual Content at the Sentence Level in First Millennium Latin Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14974v1
• Date: Mon, 25 Sep 2023 09:21:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 13:23:07.259259
• Title: Detecting Sexual Content at the Sentence Level in First Millennium Latin Texts
• Title（参考訳）: 第一ミレニアムラテン文字文の文レベルでの性的内容の検出
• Authors: Thibault Cl\'erice (ALMAnaCH, CJM)
• Abstract要約: 我々は,紀元前300年から900年までの約2500の文からなる,性意味論を含む新しいコーパスを紹介した。 我々は,様々な文分類手法と異なる入力埋め込み層を評価し,単純なトークンベースの検索を一貫して上回ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we propose to evaluate the use of deep learning methods for semantic classification at the sentence level to accelerate the process of corpus building in the field of humanities and linguistics, a traditional and time-consuming task. We introduce a novel corpus comprising around 2500 sentences spanning from 300 BCE to 900 CE including sexual semantics (medical, erotica, etc.). We evaluate various sentence classification approaches and different input embedding layers, and show that all consistently outperform simple token-based searches. We explore the integration of idiolectal and sociolectal metadata embeddings (centuries, author, type of writing), but find that it leads to overfitting. Our results demonstrate the effectiveness of this approach, achieving high precision and true positive rates (TPR) of respectively 70.60% and 86.33% using HAN. We evaluate the impact of the dataset size on the model performances (420 instead of 2013), and show that, while our models perform worse, they still offer a high enough precision and TPR, even without MLM, respectively 69% and 51%. Given the result, we provide an analysis of the attention mechanism as a supporting added value for humanists in order to produce more data.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,人文・言語学分野におけるコーパス構築のプロセスの促進を図るために,文レベルでの意味分類に深層学習手法を適用することを提案する。 セクシュアリティ・セマンティクス(医学、エロティカなど)を含む、紀元前300年から900年までの約2500文からなる新しいコーパスを紹介する。 様々な文分類手法と異なる入力埋め込み層を評価し,単純なトークンベース検索を一貫して上回っていることを示す。 我々は、慣用的および社会的なメタデータ埋め込み(センチュリー、著者、ライティングの種類)の統合について検討するが、それが過剰に適合することがわかった。 提案手法の有効性を実証し,HANを用いてそれぞれ70.60%,86.33%の精度と真正率(TPR)を達成した。 モデル性能に対するデータセットサイズの影響 (2013年より420) を評価し, モデルの性能は悪いが, MLMなしでも高い精度とTPRを提供し, それぞれ69%, 51%を示した。 この結果から,人文主義者がより多くのデータを生成するための補助的な付加価値として,注意機構の分析を行う。

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