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/2606.16845v2
• Date: Tue, 23 Jun 2026 10:44:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-24 22:16:48.19294
• 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,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を紹介する。 RDSは78.1%の精度と0.777ドルのマクロ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。 RDSの融合はRoBERTaのアブレーションと比べ統計的に重要ではなく、同時相乗効果はスタンドアローンベースラインよりも統計的に顕著に改善される。
• 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: Small-scale Large Language Models (LLMs) natively default to literal semantic interpretations, making few-shot irony detection a persistent challenge in noisy, user-generated text. 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 a fine-tuned BERTweet. On the heavily imbalanced iSarcasm dataset, the frozen CoT pipeline filters $22.5\%$ of out-of-distribution hallucinations, yielding a few-shot Macro F1 of $0.6726$ and Ironic F1 of $0.4821$, outperforming multiple heavily supervised SemEval transformer ensembles. Statistical ablation confirms this structural synergy: while adding the symbolic prior to the neural baseline yields an insignificant gain, and the RDS fusion is statistically insignificant compared to the combined RoBERTa and symbolic prior ablation; the concurrent fusion achieves a statistically significant improvement over the standalone baseline ($p=0.005$).
• Abstract（参考訳）: 小型のLarge Language Models (LLMs) 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にしている。 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パイプラインが22.5\%の分布外幻覚をフィルターし、数ショットのマクロF1が0.6726ドル、アイアンF1が0.4821ドルとなり、複数の重監督されたセムエ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シンボリックを加えると、重要な利得が得られ、RDS融合はRoBERTaとシンボリック事前アブレーションの組合せと比較して統計的に重要ではない; 同時融合はスタンドアローンベースライン(p=0.005$)よりも統計的に顕著な改善を達成する。

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