論文の概要: An Innovative CGL-MHA Model for Sarcasm Sentiment Recognition Using the MindSpore Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01264v1
• Date: Sat, 02 Nov 2024 14:33:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:43:43.728370
• Title: An Innovative CGL-MHA Model for Sarcasm Sentiment Recognition Using the MindSpore Framework
• Title（参考訳）: MindSporeフレームワークを用いたサルカズム知覚認識のための革新的CGL-MHAモデル
• Authors: Zhenkai Qin, Qining Luo, Xunyi Nong,
• Abstract要約: サルカズムは、明らかに肯定的あるいは誇張された言語を通して否定的な感情を伝達する。 本稿では, CNN, Gated Recurrent Units (GRU), Long Short-Term Memory (LSTM), Multi-Head Attention 機構を統合した革新的な皮肉検出モデルを提案する。 HeadlinesとRiloffの2つの皮肉検出データセットの実験では、モデルが81.20%、F1スコアが80.77%に達することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The pervasive use of the Internet and social media introduces significant challenges to automated sentiment analysis, particularly for sarcastic expressions in user-generated content. Sarcasm conveys negative emotions through ostensibly positive or exaggerated language, complicating its detection within natural language processing tasks. To address this, we propose an innovative sarcasm detection model integrating Convolutional Neural Networks (CNN), Gated Recurrent Units (GRU), Long Short-Term Memory (LSTM), and Multi-Head Attention mechanisms. The CNN component captures local n-gram features, while GRU and LSTM layers model sequential dependencies and contextual information. Multi-Head Attention enhances the model's focus on relevant parts of the input, improving interpretability. Experiments on two sarcasm detection datasets, Headlines and Riloff, demonstrate that the model achieves an accuracy of 81.20% and an F1 score of 80.77% on Headlines, and an accuracy of 79.72% with an F1 score of 61.39% on Riloff, outperforming traditional models. These results validate the effectiveness of our hybrid approach for sarcasm detection in social media texts.
• Abstract（参考訳）: インターネットとソーシャルメディアの普及は、特にユーザ生成コンテンツにおける皮肉表現において、感情分析の自動化に重大な課題をもたらす。 Sarcasmは、視覚的に肯定的あるいは誇張された言語を通して否定的な感情を伝達し、自然言語処理タスクにおけるその検出を複雑化する。 そこで本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、GRU(Gated Recurrent Units)、LSTM(Long Short-Term Memory)、マルチヘッドアテンション機構を統合した革新的な皮肉検出モデルを提案する。 CNNコンポーネントはローカルn-gramの機能をキャプチャし、GRUとLSTMレイヤはシーケンシャルな依存関係とコンテキスト情報をモデル化する。 マルチヘッドアテンションは、入力の関連部分にモデルを集中させ、解釈可能性を向上させる。 HeadlinesとRiloffの2つの皮肉検出データセットの実験では、このモデルが81.20%、F1スコアが80.77%、F1スコアが61.39%、従来のモデルを上回る精度が79.72%であることが示されている。 これらの結果は,ソーシャルメディアテキストにおけるサルカズム検出のためのハイブリッド手法の有効性を検証した。

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