論文の概要: Impact of emoji exclusion on the performance of Arabic sarcasm detection models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02195v1
- Date: Fri, 3 May 2024 15:51:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-06 12:16:37.197259
- Title: Impact of emoji exclusion on the performance of Arabic sarcasm detection models
- Title（参考訳）: アラビアサルカズム検出モデルの性能に及ぼす絵文字排除の影響
- Authors: Ghalyah H. Aleryani, Wael Deabes, Khaled Albishre, Alaa E. Abdel-Hakim,
- Abstract要約: 本稿では,基本前処理成分が音素音声検出に与える影響について検討する。
我々はAraBERTプリトレーニングを用いて特定のモデルを改良し、絵文字の除去が皮肉検出の精度を大幅に向上させることを示した。
本研究では、アラビア語の自然言語処理における新しいベンチマークを確立し、ソーシャルメディアプラットフォームに価値ある洞察を与える。
- 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: The complex challenge of detecting sarcasm in Arabic speech on social media is increased by the language diversity and the nature of sarcastic expressions. There is a significant gap in the capability of existing models to effectively interpret sarcasm in Arabic, which mandates the necessity for more sophisticated and precise detection methods. In this paper, we investigate the impact of a fundamental preprocessing component on sarcasm speech detection. While emojis play a crucial role in mitigating the absence effect of body language and facial expressions in modern communication, their impact on automated text analysis, particularly in sarcasm detection, remains underexplored. We investigate the impact of emoji exclusion from datasets on the performance of sarcasm detection models in social media content for Arabic as a vocabulary-super rich language. This investigation includes the adaptation and enhancement of AraBERT pre-training models, specifically by excluding emojis, to improve sarcasm detection capabilities. We use AraBERT pre-training to refine the specified models, demonstrating that the removal of emojis can significantly boost the accuracy of sarcasm detection. This approach facilitates a more refined interpretation of language, eliminating the potential confusion introduced by non-textual elements. The evaluated AraBERT models, through the focused strategy of emoji removal, adeptly navigate the complexities of Arabic sarcasm. This study establishes new benchmarks in Arabic natural language processing and presents valuable insights for social media platforms.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア上でのアラビア語音声の皮肉を検出するという複雑な課題は、言語多様性と皮肉表現の性質によって増大する。
既存のモデルがアラビア語の皮肉を効果的に解釈する能力には大きなギャップがあり、より高度で正確な検出方法の必要性を課している。
本稿では,基本前処理成分が音素音声検出に与える影響について検討する。
絵文字は、現代コミュニケーションにおけるボディランゲージと表情の欠如を緩和する上で重要な役割を担っているが、その自動テキスト分析、特に皮肉検出における影響は未解明のままである。
語彙・超リッチ言語としてのアラビア語のソーシャルメディアコンテンツにおいて,データセットからの絵文字排除がサルカズム検出モデルの性能に及ぼす影響について検討した。
本研究は,AraBERT事前学習モデルの適応と強化,特に絵文字を除外してサルカズム検出能力を向上させることを含む。
我々はAraBERTプリトレーニングを用いて特定のモデルを改良し、絵文字の除去が皮肉検出の精度を大幅に向上させることを示した。
このアプローチは、非テクスト要素によってもたらされる潜在的な混乱を排除し、より洗練された言語解釈を促進する。
評価されたAraBERTモデルは、絵文字除去の焦点を絞った戦略により、アラビア文字の複雑さを巧みにナビゲートする。
本研究では、アラビア語の自然言語処理における新しいベンチマークを確立し、ソーシャルメディアプラットフォームに価値ある洞察を与える。
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