論文の概要: Analyzing Persuasive Strategies in Meme Texts: A Fusion of Language Models with Paraphrase Enrichment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01784v1
• Date: Mon, 1 Jul 2024 20:25:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 19:23:01.128763
• Title: Analyzing Persuasive Strategies in Meme Texts: A Fusion of Language Models with Paraphrase Enrichment
• Title（参考訳）: ミームテキストにおける説得的戦略の分析:パラフレーズ強化による言語モデルの融合
• Authors: Kota Shamanth Ramanath Nayak, Leila Kosseim,
• Abstract要約: 本稿では,ミームテキストにおける説得手法の階層的マルチラベル検出へのアプローチについて述べる。 本研究の範囲は、革新的なトレーニング技術とデータ強化戦略を通じて、モデルパフォーマンスの向上を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23020018305241333
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper describes our approach to hierarchical multi-label detection of persuasion techniques in meme texts. Our model, developed as a part of the recent SemEval task, is based on fine-tuning individual language models (BERT, XLM-RoBERTa, and mBERT) and leveraging a mean-based ensemble model in addition to dataset augmentation through paraphrase generation from ChatGPT. The scope of the study encompasses enhancing model performance through innovative training techniques and data augmentation strategies. The problem addressed is the effective identification and classification of multiple persuasive techniques in meme texts, a task complicated by the diversity and complexity of such content. The objective of the paper is to improve detection accuracy by refining model training methods and examining the impact of balanced versus unbalanced training datasets. Novelty in the results and discussion lies in the finding that training with paraphrases enhances model performance, yet a balanced training set proves more advantageous than a larger unbalanced one. Additionally, the analysis reveals the potential pitfalls of indiscriminate incorporation of paraphrases from diverse distributions, which can introduce substantial noise. Results with the SemEval 2024 data confirm these insights, demonstrating improved model efficacy with the proposed methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ミームテキストにおける説得手法の階層的マルチラベル検出へのアプローチについて述べる。 近年のSemEvalタスクの一部として開発された我々のモデルは、微調整された個別言語モデル(BERT, XLM-RoBERTa, mBERT)に基づいており、ChatGPTからのパラフレーズ生成によるデータセット拡張に加えて、平均ベースのアンサンブルモデルを活用する。 本研究の範囲は、革新的なトレーニング技術とデータ強化戦略を通じて、モデルパフォーマンスの向上を含む。 問題となるのは、ミームテキストにおける複数の説得技法の効果的な識別と分類である。 本研究の目的は,モデルトレーニング手法の精錬による検出精度の向上と,バランスの取れたトレーニングデータセットとバランスの取れていないトレーニングデータセットの影響を検討することである。 結果と議論の新規性は、パラフレーズを用いたトレーニングがモデルのパフォーマンスを向上させることにあるが、バランスの取れたトレーニングセットはより大きなバランスの取れていないトレーニングよりも有利であることが証明されている。 さらに, 種々の分布からパラフレーズを無差別に取り込み, かなりのノイズを生じさせる可能性を明らかにした。 SemEval 2024のデータからこれらの知見が得られ,提案手法によるモデルの有効性の向上が示された。

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