論文の概要: Content-Localization based System for Analyzing Sentiment and Hate Behaviors in Low-Resource Dialectal Arabic: English to Levantine and Gulf

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03727v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 15:37:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 03:07:39.656264
• Title: Content-Localization based System for Analyzing Sentiment and Hate Behaviors in Low-Resource Dialectal Arabic: English to Levantine and Gulf
• Title（参考訳）: 低資源アラビア語における感情と憎悪行動の分析のためのコンテンツローカライズに基づくシステム:英語からレバンタ、湾
• Authors: Fatimah Alzamzami, Abdulmotaleb El Saddik
• Abstract要約: 本稿では,高リソース言語における資源の内容を,低リソースアラビア語方言にローカライズすることを提案する。 我々は、コンテンツローカライゼーションに基づくニューラルマシン翻訳を用いて、レバンタインとガルフの2つの低リソースアラビア語方言に対する感情と憎悪の分類器を開発する。 以上の結果から,同一言語における方言の特異性を考慮し,方言的側面を無視することが,誤解を招く可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2957928879391
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Even though online social movements can quickly become viral on social media, languages can be a barrier to timely monitoring and analyzing the underlying online social behaviors (OSB). This is especially true for under-resourced languages on social media like dialectal Arabic; the primary language used by Arabs on social media. Therefore, it is crucial to provide solutions to efficiently exploit resources from high-resourced languages to solve language-dependent OSB analysis in under-resourced languages. This paper proposes to localize content of resources in high-resourced languages into under-resourced Arabic dialects. Content localization goes beyond content translation that converts text from one language to another; content localization adapts culture, language nuances and regional preferences from one language to a specific language/dialect. Automating understanding of the natural and familiar day-to-day expressions in different regions, is the key to achieve a wider analysis of OSB especially for smart cities. In this paper, we utilize content-localization based neural machine translation to develop sentiment and hate classifiers for two low-resourced Arabic dialects: Levantine and Gulf. Not only this but we also leverage unsupervised learning to facilitate the analysis of sentiment and hate predictions by inferring hidden topics from the corresponding data and providing coherent interpretations of those topics in their native language/dialects. The experimental evaluations and proof-of-concept COVID-19 case study on real data have validated the effectiveness of our proposed system in precisely distinguishing sentiments and accurately identifying hate content in both Levantine and Gulf Arabic dialects. Our findings shed light on the importance of considering the unique nature of dialects within the same language and ignoring the dialectal aspect would lead to misleading analysis.
• Abstract（参考訳）: オンラインソーシャルムーブメントは、ソーシャルメディア上で急速にバイラルになり得るが、言語は、基盤となるオンラインソーシャル行動(osb)をタイムリーに監視し分析するための障壁となり得る。 これは特に、方言アラビア語のようなソーシャルメディア上の非ソース言語に当てはまり、アラブ人がソーシャルメディアで使用する主要な言語である。 したがって、低リソース言語における言語依存OSB分析を解くために、高リソース言語からのリソースを効率的に活用するソリューションを提供することが重要である。 本稿では,高資源言語における資源の内容を,低資源アラビア語にローカライズすることを提案する。 コンテンツローカライゼーションは、ある言語から別の言語へテキストを変換するコンテンツ翻訳に留まらず、コンテンツローカライゼーションは、ある言語から特定の言語/方言への文化、言語ニュアンス、地域的嗜好に適応する。 自然で慣れ親しんだ日々の表現の理解を自動化することは、特にスマートシティにおいてOSBをより広く分析する鍵となる。 本稿では,コンテンツローカライズに基づくニューラルマシン翻訳を用いて,レバンティン方言とガルフ方言の感情・憎悪分類器を開発した。 これだけでなく、教師なし学習を活用して、対応するデータから隠れたトピックを推測し、それらのトピックを母国語/方言でコヒーレントに解釈することで、感情や憎悪の予測の分析を容易にする。 実データを用いた実験評価と概念実証実験により,本システムの有効性が検証され,レバンタイン方言とガルフアラビア語の両方において,感情を正確に識別し,ヘイトコンテンツを正確に識別した。 本研究は,同言語における方言の独特な性質を考察し,方言的側面を無視することの重要性を浮き彫りにした。

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