論文の概要: Linguistic Fingerprint in Transformer Models: How Language Variation Influences Parameter Selection in Irony Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02338v1
- Date: Tue, 4 Jun 2024 14:09:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-05 16:00:43.791573
- Title: Linguistic Fingerprint in Transformer Models: How Language Variation Influences Parameter Selection in Irony Detection
- Title（参考訳）: 変圧器モデルにおける言語的フィンガープリント:皮肉検出における言語変化がパラメータ選択に与える影響
- Authors: Michele Mastromattei, Fabio Massimo Zanzotto,
- Abstract要約: 本研究の目的は、異なる英語のバリエーションが、皮肉検出のためのトランスフォーマーベースモデルにどのように影響するかを検討することである。
以上の結果から, 言語的差異が強い言語的差異と, より大きな相違点を示す言語的差異との類似性が示唆された。
本研究は、同一言語の異なる変種に基づいて訓練されたモデル間の構造的類似点と、これらのニュアンスを捉える際のパラメータ値の重要な役割を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5807079236265718
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: This paper explores the correlation between linguistic diversity, sentiment analysis and transformer model architectures. We aim to investigate how different English variations impact transformer-based models for irony detection. To conduct our study, we used the EPIC corpus to extract five diverse English variation-specific datasets and applied the KEN pruning algorithm on five different architectures. Our results reveal several similarities between optimal subnetworks, which provide insights into the linguistic variations that share strong resemblances and those that exhibit greater dissimilarities. We discovered that optimal subnetworks across models share at least 60% of their parameters, emphasizing the significance of parameter values in capturing and interpreting linguistic variations. This study highlights the inherent structural similarities between models trained on different variants of the same language and also the critical role of parameter values in capturing these nuances.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,言語多様性,感情分析,トランスフォーマーモデルアーキテクチャの相関について検討する。
本研究の目的は、異なる英語のバリエーションが、皮肉検出のためのトランスフォーマーベースモデルにどのように影響するかを検討することである。
そこで本研究では,EPICコーパスを用いて5つの異なる英文変動特化データセットを抽出し,KENプルーニングアルゴリズムを5つのアーキテクチャに適用した。
本研究は, 言語的差異が強い部分ネットワークと, 相違点が大きい部分ネットワークとの類似点を明らかにした。
モデル間の最適サブネットは、パラメータの60%以上を共有しており、言語的変動を捉え、解釈する際のパラメータ値の重要性を強調している。
本研究は、同一言語の異なる変種に基づいて訓練されたモデル間の構造的類似点と、これらのニュアンスを捉える際のパラメータ値の重要な役割を強調した。
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