論文の概要: Does Machine "know" interpersonal pragmatics? Evidence from MARBERT's learning of emoji pragmatics in Arabic digital discourse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.01174v1
• Date: Sun, 02 Aug 2026 11:52:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-04 15:07:25.109903
• Title: Does Machine "know" interpersonal pragmatics? Evidence from MARBERT's learning of emoji pragmatics in Arabic digital discourse
• Title（参考訳）: 機械は対人プラグマティクスを「知る」のか? : アラビア語のデジタル談話におけるMARBERTの絵文字プラグマティクスの学習から
• Abstract要約: 本研究では、トランスフォーマーモデルを用いたアラビア語デジタル談話(ADD)における絵文字の実践的学習能力について検討する。 研究には、FacebookからPython経由で収集された8,504個の絵文字ポストのコーパスが使用された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This study examines Transformer-based models' ability to learn emoji pragmatics in Arabic digital discourse (ADD), providing evidence from MARBERT's behavior with interpersonal pragmatic functions (IPFs). A corpus of 8,504 unique emoji-posts collected from Facebook via Python was used in the study. These posts were manually annotated, developed, and labeled for five IPFs: Politeness, Respect, Solidarity, Empathy, and Encouragement. A mixed-method approach was employed comprising statistical methods and interpretative analyses involving speech act theory, politeness theory, and rapport management theory. MARBERT was fine-tuned to model these context-dependent pragmatic functions. Findings demonstrate MARBERT's ability to learn these IPFs, achieving strong performance on unseen data, with an accuracy of 93%, a micro F1-score of 0.61, and a macro F1-score of 0.56, demonstrating its effectiveness in capturing interpersonal functions beyond conventional sentiment analysis. Function-level evaluation showed that Politeness and Respect were identified more accurately than Solidarity, reflecting differences in the explicitness and contextual dependence of IPFs. The study concludes that Transformer-based models learn patterns of face management and relational communication but remain challenged by highly implicit social meanings. It contributes a novel computational approach to modeling emoji pragmatics and advances the integration of interpersonal pragmatics with NLP for digital communication research.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、トランスフォーマーモデルによるアラビア語のデジタル談話(ADD)における絵文字の実用的学習能力について検討し、MARBERTの対人的実用的機能(IPF)による行動の証拠を提供する。 研究には、FacebookからPython経由で収集された8,504個の絵文字ポストのコーパスが使用された。 これらのポストは手動で注釈付けされ、開発され、5つのIPF(Politness, Respect, Solidarity, Empathy, Encouragement)にラベル付けされた。 音声行為理論、丁寧性理論、ラポート管理理論を含む統計的手法と解釈的分析を含む混合手法を用いた。 MARBERTは、これらのコンテキスト依存の実用関数をモデル化するために微調整された。 発見は、MARBERTがこれらのIPFを学習し、93%、マイクロF1スコア0.61、マクロF1スコア0.56の精度で、目に見えないデータに対して強力なパフォーマンスを達成することを示す。 機能レベルの評価では,IPFの明示性と文脈依存性の違いを反映して,PolitenessとRespectがSolidarityよりも正確に同定された。 この研究は、トランスフォーマーに基づくモデルは、顔管理と関係コミュニケーションのパターンを学ぶが、非常に暗黙的な社会的意味によって挑戦され続けていると結論付けている。 絵文字のプラグマティクスをモデリングするための新しい計算手法を提供し、デジタルコミュニケーション研究のための対人プラグマティクスとNLPの統合を推進している。

関連論文リスト

• Beyond ID Embeddings: Process-Grounded Language Modeling for Cognitive Diagnosis [77.02066500576528]
  プロセス認識言語認知診断(PLCD)フレームワークは、言語から派生した構造を認知の先行点として使用し、学生の後方状態を校正するための応答記録を使用する。 PLCDは、学生のパフォーマンス予測において従来のベースラインを上回るだけでなく、認知伝達能力も高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-11T03:51:20Z)
• Human-Guided Reasoning with Large Language Models for Vietnamese Speech Emotion Recognition [1.744935381873858]
  本稿では,人間の知識を学習プロセスに統合する人間と機械の協調的な枠組みを提案する。 簡単なサンプルとあいまいなサンプルを区別するために、信頼に基づくルーティング機構が導入された。 ベトナム語の音声データセットを用いて、3つの感情クラスにわたる2,764のサンプルを実験した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-02T07:24:14Z)
• Annotate Rhetorical Relations with INCEpTION: A Comparison with Automatic Approaches [0.0]
  本研究はスポーツレポート(特にクリケットニュース)に焦点を当て,BERT,DistilBERT,ロジスティック回帰モデルの性能を評価する。 その結果, DistilBERTは高い精度を達成し, 効率的な談話関係予測の可能性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-04T13:33:42Z)
• On the Same Wavelength? Evaluating Pragmatic Reasoning in Language Models across Broad Concepts [69.69818198773244]
  本研究では,言語理解と言語生産の両面で,多種多様なLMについて検討する。 最先端のLMは小さくはないが,言語理解において高い性能を発揮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-08T17:59:32Z)
• Machine-Facing English: Defining a Hybrid Register Shaped by Human-AI Discourse [3.665768771606006]
  マシン・フェーシング・イングリッシュ(MFE)は、AIインターロケータの存在拡大に日々の言語を適応させることによって形成された創発的なレジスタである。 本研究は,ヒトとAIの相互作用が統語的剛性,実践的単純化,超明示的表現を如何に正規化するかを追究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-29T03:22:39Z)
• Political Bias in LLMs: Unaligned Moral Values in Agent-centric Simulations [0.0]
  モーラル・ファンデーション理論アンケートにおいて,パーソナライズされた言語モデルと人間の反応がどのように一致しているかを検討する。 我々は、オープンソースの生成言語モデルを異なる政治的ペルソナに適応させ、これらのモデルを繰り返し調査し、合成データセットを生成する。 解析の結果,モデルが複数の繰り返しにまたがって不整合な結果をもたらし,高い応答差が生じることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T08:20:41Z)
• Sentiment Reasoning for Healthcare [8.782973743060664]
  音声とテキストの両方のモダリティに対して、新しいタスク、Sentiment Reasoningを導入する。 感性推論は感情分析における補助的タスクであり、モデルが感情ラベルの両方を予測し、入力の書き起こしに基づいてその背景にある理性を生成する。 本研究は,人文文字と自動音声認識(ASR)文字の双方について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T12:07:54Z)
• MoralBERT: A Fine-Tuned Language Model for Capturing Moral Values in Social Discussions [4.747987317906765]
  道徳的価値は、情報を評価し、意思決定し、重要な社会問題に関する判断を形成する上で、基本的な役割を担います。 自然言語処理(NLP)の最近の進歩は、人文コンテンツにおいて道徳的価値を測ることができることを示している。 本稿では、社会談話における道徳的感情を捉えるために微調整された言語表現モデルであるMoralBERTを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T14:12:59Z)
• SoMeLVLM: A Large Vision Language Model for Social Media Processing [78.47310657638567]
  ソーシャルメディア処理のための大規模ビジョン言語モデル(SoMeLVLM)を提案する。 SoMeLVLMは、知識と理解、応用、分析、評価、作成を含む5つの重要な機能を備えた認知フレームワークである。 実験により,複数のソーシャルメディアタスクにおいて,SoMeLVLMが最先端のパフォーマンスを達成できることが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T14:02:45Z)
• Improving Language Models Meaning Understanding and Consistency by Learning Conceptual Roles from Dictionary [65.268245109828]
  現代事前訓練言語モデル(PLM)の非人間的行動は、その信頼性を損なう主要な原因である。 驚くべき現象は、矛盾した結果を生み出す不整合予測の生成である。 本研究では,PLMの認知度を向上させることで,一貫性のない行動問題を緩和する実践的アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T06:15:15Z)
• DiPlomat: A Dialogue Dataset for Situated Pragmatic Reasoning [89.92601337474954]
  プラグマティック推論は、実生活における会話でしばしば起こる暗黙の意味を解読する上で重要な役割を担っている。 そこで我々は,現実的な推論と会話理解の場所に関するマシンの能力のベンチマークを目的とした,新しい挑戦であるDiPlomatを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T10:41:23Z)
• Evaluating Language Models for Mathematics through Interactions [116.67206980096513]
  大型言語モデル(LLM)と対話し,評価するためのプロトタイププラットフォームであるCheckMateを紹介した。 我々はCheckMateと共同で3つの言語モデル(InstructGPT, ChatGPT, GPT-4)を、学部レベルの数学の証明支援として評価する研究を行った。 我々は、人間の行動の分類を導き、概して肯定的な相関にもかかわらず、正しさと知覚的有用性の間に顕著な相違点があることを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T17:12:25Z)
• Emergence of Pragmatics from Referential Game between Theory of Mind Agents [64.25696237463397]
  エージェントが手書きのルールを指定せずに「行間を読む」能力を自発的に学習するアルゴリズムを提案する。 協調型マルチエージェント教育状況における心の理論(ToM)を統合し,適応型強化学習(RL)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-21T19:37:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。