面向阿拉伯语讽刺检测与情感分析的深度多任务模型
计算与语言
2021-06-24 v1
摘要
比喻性语言手段（如讽刺和反语）的突出给阿拉伯语情感分析(SA)带来了严峻挑战。虽然以往研究分别处理SA和讽刺检测，本文引入了一种端到端的深度多任务学习(MTL)模型，允许两个任务之间的知识交互。我们的MTL模型架构由一个来自Transformers的双向编码器表示(BERT)模型、一个多任务注意力交互模块和两个任务分类器组成。总体所得结果表明，我们提出的模型在SA和讽刺检测两个子任务上均优于其单任务对应模型。
引用
@article{arxiv.2106.12488,
title = {Deep Multi-Task Model for Sarcasm Detection and Sentiment Analysis in Arabic Language},
author = {Abdelkader El Mahdaouy and Abdellah El Mekki and Kabil Essefar and Nabil El Mamoun and Ismail Berrada and Ahmed Khoumsi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.12488},
year = {2021}
}