Fugu-MT 論文翻訳(概要): Augmenting emotion features in irony detection with Large language modeling

論文の概要: Augmenting emotion features in irony detection with Large language modeling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12291v1
Date: Thu, 18 Apr 2024 16:11:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-19 18:52:16.624039
Title: Augmenting emotion features in irony detection with Large language modeling
Title（参考訳）: 大規模言語モデリングによる皮肉検出における感情特徴の増強
Authors: Yucheng Lin, Yuhan Xia, Yunfei Long,
Abstract要約: 本研究では,感情中心のテキスト強化を促進するために,大規模言語モデル(LLM)を即時学習で適用する,新たな皮肉検出手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.341895849094371
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This study introduces a novel method for irony detection, applying Large Language Models (LLMs) with prompt-based learning to facilitate emotion-centric text augmentation. Traditional irony detection techniques typically fall short due to their reliance on static linguistic features and predefined knowledge bases, often overlooking the nuanced emotional dimensions integral to irony. In contrast, our methodology augments the detection process by integrating subtle emotional cues, augmented through LLMs, into three benchmark pre-trained NLP models - BERT, T5, and GPT-2 - which are widely recognized as foundational in irony detection. We assessed our method using the SemEval-2018 Task 3 dataset and observed substantial enhancements in irony detection capabilities.
Abstract（参考訳）: そこで本研究では,感情中心のテキスト強化を促進するために,大規模言語モデル(LLM)を即時学習で適用する,新たな皮肉検出手法を提案する。伝統的な皮肉検出技術は、静的言語的特徴や事前定義された知識ベースに依存しているため、しばしば、皮肉に不可欠な微妙な感情的な次元を見落としているため、一般的には不足している。対照的に,本手法は,LLMを通した微妙な感情的手がかりを,皮肉検出の基礎として広く認識されている3つのベンチマークNLPモデル(BERT,T5,GPT-2)に統合することにより,検出プロセスを増強する。本手法をSemEval-2018 Task 3データセットを用いて評価し,皮肉検出能力の大幅な向上について検討した。

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