論文の概要: Elevating Code-mixed Text Handling through Auditory Information of Words
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18155v1
- Date: Fri, 27 Oct 2023 14:03:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-30 13:31:30.232504
- Title: Elevating Code-mixed Text Handling through Auditory Information of Words
- Title（参考訳）: 単語の聴覚情報によるコード混合テキスト処理の高度化
- Authors: Mamta, Zishan Ahmad and Asif Ekbal
- Abstract要約: 本稿では,SOUNDEXの単語の聴覚情報を用いて,コード混合テキストデータを扱うための言語モデルを作成するための効果的な手法を提案する。
提案手法は,SOUNDEX表現(SAMLM)と事前学習モデルに入力データを提供する新しい方法を含む,マスク付き言語モデルに基づく事前学習ステップを含む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.53638976212391
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the growing popularity of code-mixed data, there is an increasing need
for better handling of this type of data, which poses a number of challenges,
such as dealing with spelling variations, multiple languages, different
scripts, and a lack of resources. Current language models face difficulty in
effectively handling code-mixed data as they primarily focus on the semantic
representation of words and ignore the auditory phonetic features. This leads
to difficulties in handling spelling variations in code-mixed text. In this
paper, we propose an effective approach for creating language models for
handling code-mixed textual data using auditory information of words from
SOUNDEX. Our approach includes a pre-training step based on
masked-language-modelling, which includes SOUNDEX representations (SAMLM) and a
new method of providing input data to the pre-trained model. Through
experimentation on various code-mixed datasets (of different languages) for
sentiment, offensive and aggression classification tasks, we establish that our
novel language modeling approach (SAMLM) results in improved robustness towards
adversarial attacks on code-mixed classification tasks. Additionally, our SAMLM
based approach also results in better classification results over the popular
baselines for code-mixed tasks. We use the explainability technique, SHAP
(SHapley Additive exPlanations) to explain how the auditory features
incorporated through SAMLM assist the model to handle the code-mixed text
effectively and increase robustness against adversarial attacks
\footnote{Source code has been made available on
\url{https://github.com/20118/DefenseWithPhonetics},
\url{https://www.iitp.ac.in/~ai-nlp-ml/resources.html\#Phonetics}}.
- Abstract（参考訳）: コードミックスデータの人気が高まっているため、このタイプのデータを扱う必要性が高まっており、スペルのバリエーション、複数の言語、異なるスクリプト、リソース不足など、多くの課題が発生している。
現在の言語モデルは、主に単語の意味表現に焦点を当て、聴覚音声の特徴を無視するため、コードミックスデータの効果的処理に困難に直面している。
これにより、コード混合テキストの綴りのバリエーションを扱うのが困難になる。
本稿では,SOUNDEXからの単語の聴覚情報を用いて,コード混合テキストデータを扱うための言語モデルを作成するための効果的な手法を提案する。
提案手法は,SOUNDEX表現(SAMLM)と事前学習モデルに入力データを提供する新しい方法を含む,マスク付き言語モデルに基づく事前学習ステップを含む。
感情・攻撃的・攻撃的分類タスクのための様々なコード混合データセット(異なる言語)の実験を通じて、新しい言語モデリングアプローチ(samlm)により、コード混合分類タスクにおける敵対的攻撃に対する堅牢性が向上することを確認した。
さらに、SAMLMベースのアプローチは、コードミックスタスクの一般的なベースラインよりも、より良い分類結果をもたらす。
説明可能性のテクニックであるshap(shapley additive descriptions)を使用して、samlmが組み込んだ聴覚機能は、コード混合されたテキストを効果的に処理し、敵の攻撃に対する堅牢性を高めるためにモデルをどのように支援するかを説明し、 \url{https://github.com/20118/ defensewithphonetics}, \url{https://www.iitp.ac.in/~ai-nlp-ml/resources.html\#phonetics}}で利用可能になった。
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