SemEval-2022タスク4におけるUmass PCL:パトロネイジングとコンデンセシング言語を検出するための予訓練言語モデルアンサンブル【JST・京大機械翻訳】

Koleczek David; Scarlatos Alex; Karakare Siddha; Pereira Preshma Linet

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216626341583 整理番号：22P0333592

SemEval-2022タスク4におけるUmass PCL:パトロネイジングとコンデンセシング言語を検出するための予訓練言語モデルアンサンブル【JST・京大機械翻訳】

UMass PCL at SemEval-2022 Task 4: Pre-trained Language Model Ensembles for Detecting Patronizing and Condescending Language

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発行年： 2022年04月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

言語(PCL)はどこでもどこでもどこでも,しかし,脆弱なコミュニティに対するメディアによるその使用に関する焦点は稀である。この型のPCLを正確に検出するのは,限られたラベル付きデータおよびどのように微妙なかにより困難な作業である。本論文では,SemEval 2022タスク4:PatronizationおよびCondescending言語検出に提出されたそのような言語を検出するシステムについて述べた。提案アプローチでは,事前訓練言語モデル,データ増強,および検出閾値の最適化を用いた。競争ホストによってリリースされた評価データセットに関する実験結果は,著者らの研究がPCLを検出することができ,二値分類タスクで55.47%のF1スコアと,微細粒,マルチラベル検出タスクで36.25%のマクロF1スコアを達成することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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