論文の概要: Robust Dual-Signal Fusion: Hybrid Neuro-Symbolic Gating with Compressed Chain-of-Thought Refinement for Irony Detection in Social Media Texts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.16845v1
- Date: Mon, 15 Jun 2026 15:22:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-16 16:21:34.665053
- Title: Robust Dual-Signal Fusion: Hybrid Neuro-Symbolic Gating with Compressed Chain-of-Thought Refinement for Irony Detection in Social Media Texts
- Title（参考訳）: ロバストデュアルサインルフュージョン:ソーシャルメディアテキストにおける皮肉検出のための圧縮鎖切断によるハイブリッド神経-シンボリックゲーティング
- Authors: Ankit Bhattacharjee, Krityapriya Bhaumik,
- Abstract要約: 本稿では,Robust Dual-Signal (RDS) Fusionフレームワークを紹介する。
スーパービジョンファインチューニング(SFT)を使わずに軌道のチェーン・オブ・ソート(CoT)を圧縮する
精度は78.1%、マクロF1は0.777で、細調整されたBERTweetの絶対的なパフォーマンス天井と一致する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) natively default to literal semantic interpretations, making zero-shot irony detection a persistent challenge. We introduce the Robust Dual-Signal (RDS) Fusion framework, a hybrid neuro-symbolic architecture that compresses Chain-of-Thought (CoT) reasoning trajectories without Supervised Fine-Tuning (SFT). Evaluated on a strictly held-out TweetEval test set (N=734), RDS achieves 78.1% accuracy and a Macro F1 of 0.777, matching the absolute performance ceiling of the fine-tuned BERTweet. On the heavily imbalanced iSarcasm dataset, the frozen CoT pipeline filters 22.5% of out-of-distribution hallucinations, yielding a zero-shot Macro F1 of 0.6726 and Ironic F1 of 0.4821, outperforming multiple heavily supervised SemEval transformer ensembles. A statistical ablation confirms this structural synergy: adding the symbolic prior to the neural baseline yields no significant gain (p = 0.242), and the marginal benefit of adding the CoT pipeline to that prior is heavily compressed (p = 0.149). Only the complete, concurrent fusion of all three signals achieves a statistically validated improvement over the baseline (p = 0.005).
- Abstract（参考訳）: 大言語モデル(LLM)は、リテラルセマンティックな解釈をネイティブにデフォルトとし、ゼロショットの皮肉検出は永続的な課題である。
本稿では, CoT (Chain-of-Thought) 推論トラジェクトリをSFT (Supervised Fine-Tuning) なしで圧縮するハイブリッドニューロシンボリックアーキテクチャであるRobust Dual-Signal (RDS) Fusionフレームワークを紹介する。
厳格に保持されたTweetEvalテストセット(N=734)に基づいて評価され、RDSは78.1%の精度と0.777のマクロF1を達成し、微調整されたBERTweetの絶対的なパフォーマンス天井と一致する。
非常に不均衡なiSarcasmデータセットでは、冷凍されたCoTパイプラインは分布外幻覚の22.5%をフィルターし、ゼロショットのマクロF1は0.6726、アイアンF1は0.4821となり、複数の重監督されたセムエスバル変圧器のアンサンブルを上回った。
統計的アブレーションは、この構造的相乗効果を裏付ける: 神経ベースラインに記号を加えると、有意な利得が得られず(p = 0.242)、それ以前のCoTパイプラインを追加するという限界的な利点は、強く圧縮される(p = 0.149)。
3つの信号の完全な同時融合のみが、ベースラインに対する統計的に検証された改善を達成する(p = 0.005)。
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