Detecting sarcasm and verbal irony from people's subjective statements is crucial to understanding their intended meanings and real sentiments and positions in social scenarios. This paper describes the X-PuDu system that participated in SemEval-2022 Task 6, iSarcasmEval - Intended Sarcasm Detection in English and Arabic, which aims at detecting intended sarcasm in various settings of natural language understanding. Our solution finetunes pre-trained language models, such as ERNIE-M and DeBERTa, under the multilingual settings to recognize the irony from Arabic and English texts. Our system ranked second out of 43, and ninth out of 32 in Task A: one-sentence detection in English and Arabic; fifth out of 22 in Task B: binary multi-label classification in English; first out of 16, and fifth out of 13 in Task C: sentence-pair detection in English and Arabic.
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对人类法官和现有的NLP系统,受人尊敬和屈尊的语言(PCL)具有巨大的有害影响,很难检测到。在Semeval-2022任务4中,我们提出了一个基于变压器的新型模型及其合奏,以准确了解PCL检测的这种语言上下文。为了促进对PCL的微妙和主观性质的理解,采用两种微调策略来捕获不同语言行为和分类分布的歧视性特征。该系统在官方排名中取得了显着的结果,包括子任务中的1和第5位。
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文本分类是具有各种有趣应用程序的典型自然语言处理或计算语言学任务。随着社交媒体平台上的用户数量的增加,数据加速促进了有关社交媒体文本分类(SMTC)或社交媒体文本挖掘的新兴研究。与英语相比,越南人是低资源语言之一,仍然没有集中精力并彻底利用。受胶水成功的启发,我们介绍了社交媒体文本分类评估(SMTCE)基准,作为各种SMTC任务的数据集和模型的集合。借助拟议的基准,我们实施和分析了各种基于BERT的模型(Mbert,XLM-R和Distilmbert)和基于单语的BERT模型(Phobert,Vibert,Vibert,Velectra和Vibert4news)的有效性SMTCE基准。单语模型优于多语言模型,并实现所有文本分类任务的最新结果。它提供了基于基准的多语言和单语言模型的客观评估,该模型将使越南语言中有关贝尔特兰的未来研究有利。
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讽刺是一种形式的形式,其中句子的预期含义与其字面意义不同。这对几种自然语言处理(NLP)应用(例如情感分析,意见挖掘和作者概况)提出了严重的挑战。在本文中,我们将参与系统介绍给英语和阿拉伯语的预期讽刺检测任务。我们的系统\ footNote {我们系统的源代码可在\ url {https://github.com/abdelkadermh/isarcasmeval}}}}}}}}}组成,该模型由三个基于深度学习的模型,利用两种现有的预培养的语言用于阿拉伯语和英语。我们参加了所有子任务。我们的官方意见在阿拉伯语的子任务A上取得了最佳性能,并在子任务B中排名第二。对于子任务C,我们的系统分别在阿拉伯语和英语数据集上排名第七和第11位。
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Automated offensive language detection is essential in combating the spread of hate speech, particularly in social media. This paper describes our work on Offensive Language Identification in low resource Indic language Marathi. The problem is formulated as a text classification task to identify a tweet as offensive or non-offensive. We evaluate different mono-lingual and multi-lingual BERT models on this classification task, focusing on BERT models pre-trained with social media datasets. We compare the performance of MuRIL, MahaTweetBERT, MahaTweetBERT-Hateful, and MahaBERT on the HASOC 2022 test set. We also explore external data augmentation from other existing Marathi hate speech corpus HASOC 2021 and L3Cube-MahaHate. The MahaTweetBERT, a BERT model, pre-trained on Marathi tweets when fine-tuned on the combined dataset (HASOC 2021 + HASOC 2022 + MahaHate), outperforms all models with an F1 score of 98.43 on the HASOC 2022 test set. With this, we also provide a new state-of-the-art result on HASOC 2022 / MOLD v2 test set.
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这项研究提供了对僧伽罗文本分类的预训练语言模型的性能的首次全面分析。我们测试了一组不同的Sinhala文本分类任务,我们的分析表明,在包括Sinhala(XLM-R,Labse和Laser)的预训练的多语言模型中,XLM-R是迄今为止Sinhala文本的最佳模型分类。我们还预先培训了两种基于罗伯塔的单语僧伽罗模型,它们远远优于僧伽罗的现有预训练的语言模型。我们表明,在微调时,这些预训练的语言模型为僧伽罗文本分类树立了非常强大的基线,并且在标记数据不足以进行微调的情况下非常强大。我们进一步提供了一组建议,用于使用预训练的模型进行Sinhala文本分类。我们还介绍了新的注释数据集,可用于僧伽罗文本分类的未来研究,并公开发布我们的预培训模型。
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社交媒体的普及创造了仇恨言论和性别歧视等问题。社交媒体中性别歧视的识别和分类是非常相关的任务,因为它们允许建立更健康的社会环境。尽管如此,这些任务很挑战。这项工作提出了一种使用多语种和单晶的BERT和数据点转换和与英语和西班牙语分类的策略的系统来使用多语种和单语的BERT和数据点转换和集合策略。它在社交网络中的性别歧视的背景下进行了2021年(存在2021年)任务,由Iberian语言评估论坛(Iberlef)提出。描述了所提出的系统及其主要组件,并进行深入的超公数分析。观察到的主要结果是:(i)该系统比基线模型获得了更好的结果(多语种伯爵); (ii)集合模型比单声道模型获得了更好的结果; (iii)考虑所有单独模型和最佳标准化值的集合模型获得了两个任务的最佳精度和F1分数。这项工作在两个任务中获得的第一名,最高的精度(任务1和任务2的0.658.780)和F1分数(对于任务1的任务1和F1-宏为0.780的F1二进制)。
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预先训练的上下文化文本表示模型学习自然语言的有效表示,以使IT机器可以理解。在注意机制的突破之后,已经提出了新一代预磨模的模型,以便自变压器引入以来实现了良好的性能。来自变压器(BERT)的双向编码器表示已成为语言理解的最先进的模型。尽管取得了成功,但大多数可用的型号已经在印度欧洲语言中培训,但是对代表性的语言和方言的类似研究仍然稀疏。在本文中,我们调查了培训基于单语言变换器的语言模型的可行性,以获得代表语言的特定重点是突尼斯方言。我们评估了我们的语言模型对情感分析任务,方言识别任务和阅读理解问答任务。我们表明使用嘈杂的Web爬网数据而不是结构化数据(维基百科,文章等)更方便这些非标准化语言。此外,结果表明,相对小的Web爬网数据集导致与使用较大数据集获得的那些表现相同的性能。最后,我们在所有三个下游任务中达到或改善了最先进的Tunbert模型。我们释放出Tunbert净化模型和用于微调的数据集。
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随着社交媒体平台上的开放文本数据的最新扩散,在过去几年中,文本的情感检测(ED)受到了更多关注。它有许多应用程序,特别是对于企业和在线服务提供商,情感检测技术可以通过分析客户/用户对产品和服务的感受来帮助他们做出明智的商业决策。在这项研究中,我们介绍了Armanemo,这是一个标记为七个类别的7000多个波斯句子的人类标记的情感数据集。该数据集是从不同资源中收集的,包括Twitter,Instagram和Digikala(伊朗电子商务公司)的评论。标签是基于埃克曼(Ekman)的六种基本情感(愤怒,恐惧,幸福,仇恨,悲伤,奇迹)和另一个类别(其他),以考虑Ekman模型中未包含的任何其他情绪。除数据集外,我们还提供了几种基线模型,用于情绪分类,重点是最新的基于变压器的语言模型。我们的最佳模型在我们的测试数据集中达到了75.39%的宏观平均得分。此外,我们还进行了转移学习实验,以将我们提出的数据集的概括与其他波斯情绪数据集进行比较。这些实验的结果表明,我们的数据集在现有的波斯情绪数据集中具有较高的概括性。 Armanemo可在https://github.com/arman-rayan-sharif/arman-text-emotion上公开使用。
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情感分析是NLP中研究最广泛的应用程序之一,但大多数工作都集中在具有大量数据的语言上。我们介绍了尼日利亚的四种口语最广泛的语言(Hausa,Igbo,Nigerian-Pidgin和Yor \'ub \'a)的第一个大规模的人类通知的Twitter情感数据集,该数据集由大约30,000个注释的推文组成(以及每种语言的大约30,000个)(以及14,000尼日利亚猎人),其中包括大量的代码混合推文。我们提出了文本收集,过滤,处理和标记方法,使我们能够为这些低资源语言创建数据集。我们评估了数据集上的预训练模型和转移策略。我们发现特定于语言的模型和语言适应性芬通常表现最好。我们将数据集,训练的模型,情感词典和代码释放到激励措施中,以代表性不足的语言进行情感分析。
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特定于语言的预训练模型已被证明比单语说在单语法评估设置中更准确,阿拉伯语也不例外。但是,我们发现先前发布的阿拉伯伯特模型显着培训。在这本技术报告中,我们展示了Jaber,Junior Arabic Bert,我们的预用语言模型原型专用于阿拉伯语。我们进行实证研究,以系统地评估模型在各种现有阿拉伯语NLU任务中的性能。实验结果表明,Jaber实现了Alue的最先进的表演,这是阿拉伯语了解评估的新基准,以及成熟的内部基准
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在大量人员中,在线社交媒体(OSMS)消费的广泛上升构成了遏制这些平台上仇恨内容的传播的关键问题。随着多种语言的效果越来越多,检测和表征仇恨的任务变得更加复杂。代码混合文本的微妙变化以及切换脚本仅增加了复杂性。本文介绍了哈索克2021多语种推特仇恨语音检测挑战的解决方案,由Team Precog IIIT Hyderabad。我们采用基于多语言变压器的方法,并为所有6个子任务描述了我们的架构作为挑战的一部分。在参加所有子特设券的6支球队中,我们的提交总体排名第3。
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作为世界上第四大语言家庭,Dravidian语言已成为自然语言处理(NLP)的研究热点。虽然Dravidian语言包含大量语言,但有相对较少的公众可用资源。此外,文本分类任务是自然语言处理的基本任务,如何将其与Dravidian语言中的多种语言相结合,仍然是Dravidian自然语言处理的主要困难。因此,为了解决这些问题,我们为Dravidian语言提出了一个多语言文本分类框架。一方面,该框架使用Labse预先训练的模型作为基础模型。针对多任务学习中文本信息偏见的问题,我们建议使用MLM策略选择语言特定的单词,并使用对抗训练来扰乱它们。另一方面,鉴于模型无法识别和利用语言之间的相关性的问题,我们进一步提出了一种特定于语言的表示模块,以丰富模型的语义信息。实验结果表明,我们提出的框架在多语言文本分类任务中具有重要性能,每个策略实现某些改进。
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Pre-trained transformers are now the de facto models in Natural Language Processing given their state-of-the-art results in many tasks and languages. However, most of the current models have been trained on languages for which large text resources are already available (such as English, French, Arabic, etc.). Therefore, there are still a number of low-resource languages that need more attention from the community. In this paper, we study the Algerian dialect which has several specificities that make the use of Arabic or multilingual models inappropriate. To address this issue, we collected more than one million Algerian tweets, and pre-trained the first Algerian language model: DziriBERT. When compared with existing models, DziriBERT achieves better results, especially when dealing with the Roman script. The obtained results show that pre-training a dedicated model on a small dataset (150 MB) can outperform existing models that have been trained on much more data (hundreds of GB). Finally, our model is publicly available to the community.
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对于自然语言处理应用可能是有问题的,因为它们的含义不能从其构成词语推断出来。缺乏成功的方法方法和足够大的数据集防止了用于检测成语的机器学习方法的开发,特别是对于在训练集中不发生的表达式。我们提出了一种叫做小鼠的方法,它使用上下文嵌入来实现此目的。我们展示了一个新的多字表达式数据集,具有文字和惯用含义,并使用它根据两个最先进的上下文单词嵌入式培训分类器:Elmo和Bert。我们表明,使用两个嵌入式的深度神经网络比现有方法更好地执行,并且能够检测惯用词使用,即使对于训练集中不存在的表达式。我们展示了开发模型的交叉传输,并分析了所需数据集的大小。
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BERT,ROBERTA或GPT-3等复杂的基于注意力的语言模型的外观已允许在许多场景中解决高度复杂的任务。但是,当应用于特定域时,这些模型会遇到相当大的困难。诸如Twitter之类的社交网络就是这种情况,Twitter是一种不断变化的信息流,以非正式和复杂的语言编写的信息流,鉴于人类的重要作用,每个信息都需要仔细评估,即使人类也需要理解。通过自然语言处理解决该领域的任务涉及严重的挑战。当将强大的最先进的多语言模型应用于这种情况下,特定语言的细微差别用来迷失翻译。为了面对这些挑战,我们提出了\ textbf {bertuit},这是迄今为止针对西班牙语提出的较大变压器,使用Roberta Optimization进行了230m西班牙推文的大规模数据集进行了预培训。我们的动机是提供一个强大的资源,以更好地了解西班牙Twitter,并用于专注于该社交网络的应用程序,特别强调致力于解决该平台中错误信息传播的解决方案。对Bertuit进行了多个任务评估,并与M-Bert,XLM-Roberta和XLM-T进行了比较,该任务非常具有竞争性的多语言变压器。在这种情况下,使用应用程序显示了我们方法的实用性:一种可视化骗局和分析作者群体传播虚假信息的零击方法。错误的信息在英语以外的其他语言等平台上疯狂地传播,这意味着在英语说话之外转移时,变形金刚的性能可能会受到影响。
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We introduce a new language representation model called BERT, which stands for Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Unlike recent language representation models (Peters et al., 2018a;Radford et al., 2018), BERT is designed to pretrain deep bidirectional representations from unlabeled text by jointly conditioning on both left and right context in all layers. As a result, the pre-trained BERT model can be finetuned with just one additional output layer to create state-of-the-art models for a wide range of tasks, such as question answering and language inference, without substantial taskspecific architecture modifications.BERT is conceptually simple and empirically powerful. It obtains new state-of-the-art results on eleven natural language processing tasks, including pushing the GLUE score to 80.5% (7.7% point absolute improvement), MultiNLI accuracy to 86.7% (4.6% absolute improvement), SQuAD v1.1 question answering Test F1 to 93.2 (1.5 point absolute improvement) and SQuAD v2.0 Test F1 to 83.1 (5.1 point absolute improvement).
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In this paper, we present a study of regret and its expression on social media platforms. Specifically, we present a novel dataset of Reddit texts that have been classified into three classes: Regret by Action, Regret by Inaction, and No Regret. We then use this dataset to investigate the language used to express regret on Reddit and to identify the domains of text that are most commonly associated with regret. Our findings show that Reddit users are most likely to express regret for past actions, particularly in the domain of relationships. We also found that deep learning models using GloVe embedding outperformed other models in all experiments, indicating the effectiveness of GloVe for representing the meaning and context of words in the domain of regret. Overall, our study provides valuable insights into the nature and prevalence of regret on social media, as well as the potential of deep learning and word embeddings for analyzing and understanding emotional language in online text. These findings have implications for the development of natural language processing algorithms and the design of social media platforms that support emotional expression and communication.
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已经开发了许多方法,以通过消除社交媒体平台的庸俗,令人反感和激烈的评论来监测现代岁月中的消极性传播。然而,存在相对较少的研究,这些研究会收敛于拥抱积极性,加强在线论坛中的支持性和放心内容。因此,我们建议创建英国kannada希望语音数据集,Kanhope并比较几个实验来基准数据集。 DataSet由6,176个用户生成的评论组成,代码混合kannada从YouTube刮擦并手动注释为轴承希望语音或不希望的演讲。此外,我们介绍了DC-BERT4HOPE,一种使用Kanhope的英语翻译进行额外培训的双通道模型,以促进希望语音检测。该方法实现了0.756的加权F1分数,更好的其他模型。从此,卡霍普旨在促进坎卡达的研究,同时促进研究人员,以鼓励,积极和支持的在线内容中务实的方法。
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Pre-training large neural language models, such as BERT, has led to impressive gains on many natural language processing (NLP) tasks. Although this method has proven to be effective for many domains, it might not always provide desirable benefits. In this paper, we study the effects of hateful pre-training on low-resource hate speech classification tasks. While previous studies on the English language have emphasized its importance, we aim to augment their observations with some non-obvious insights. We evaluate different variations of tweet-based BERT models pre-trained on hateful, non-hateful, and mixed subsets of a 40M tweet dataset. This evaluation is carried out for the Indian languages Hindi and Marathi. This paper is empirical evidence that hateful pre-training is not the best pre-training option for hate speech detection. We show that pre-training on non-hateful text from the target domain provides similar or better results. Further, we introduce HindTweetBERT and MahaTweetBERT, the first publicly available BERT models pre-trained on Hindi and Marathi tweets, respectively. We show that they provide state-of-the-art performance on hate speech classification tasks. We also release hateful BERT for the two languages and a gold hate speech evaluation benchmark HateEval-Hi and HateEval-Mr consisting of manually labeled 2000 tweets each. The models and data are available at https://github.com/l3cube-pune/MarathiNLP .
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