WEKO3
アイテム
Exploring Optimal Settings for Machine Translation of Irony with Application to Multilingual Irony Detection
https://doi.org/10.19000/0002000698
https://doi.org/10.19000/0002000698fd146970-12c6-4dd0-a498-278d86c42fcd
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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甲217_CHIA ZHENG LIN.pdf (1.5 MB)
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| Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||||
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| 公開日 | 2024-10-09 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | Exploring Optimal Settings for Machine Translation of Irony with Application to Multilingual Irony Detection | |||||||
| 言語 | en | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | eng | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源 | http://purl.org/coar/resource_type/c_db06 | |||||||
| タイプ | doctoral thesis | |||||||
| ID登録 | ||||||||
| ID登録 | 10.19000/0002000698 | |||||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||||
| アクセス権 | ||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||||
| その他のタイトル | ||||||||
| その他のタイトル | 皮肉文の機械翻訳における最適設定に関する考察及び多言語皮肉検出への応用 | |||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 著者 |
CHIA, ZHENG, LIN
× CHIA, ZHENG, LIN
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| 抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||
| 内容記述 | In this paper, we investigate sarcasm and irony as seen through a novel perspective of machine translation. We employ various techniques for translation, comparing both manually and auto-matically translated datasets of irony and sarcasm. We first clarify the definitions of irony and sarcasm and present an exhaustive field review of studies on irony both from purely linguistic as well as computational linguistic perspectives. We also propose a novel evaluation metric for the purpose of evaluating translations of figurative language, with a focus on machine-translated irony and sarcasm. The constructed English and Chinese parallel dataset includes polarized content from tweets as well as forum posts, categorized by irony types. The preferred translation model, mBART-50, is identified through a thorough experimental process. Optimal translation settings and the best-finetuned model for irony are explored, with the most effective model being finetuned on both ironic and non-ironic data. We also experimented which types of irony are best suitable for training in this specific task - short microblogging messages or longer forum posts. Moreover, we compare the capabilities of a well fine-tuned mBART to a prompt-based method using the recently popular ChatGPT model, with the conclusion that the former still outperforms the latter, although ChatGPT without any training can be considered as a “good enough" ad hoc solution in the case of a lack of data for training. Finally, we verify if the translated data - either manually, or with an MT model - can be used as training data in a task of irony detection. We believe that the presented research can be expanded into languages other than the presented here Chinese and English, which together with the ability to detect various categories of irony, could contribute to deepening the understanding of figurative language, especially irony and sarcasm. |
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| 言語 | en | |||||||
| 抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||
| 内容記述 | この論文では、機械翻訳の新しい視点から見た皮肉と風刺について調査します。さまざまな翻訳技術を使用して、皮肉と風刺の手動および自動翻訳データセットを比較します。まず、皮肉と風刺の定義を明確にし、純粋に言語学的および計算言語学的観点からの皮肉に関する研究の徹底的な分野レビューを提示します。また、比喩的な言語の翻訳を評価するための新しい評価指標を提案し、機械翻訳された皮肉と風刺に焦点を当てます。構築された英語と中国語の並列データセットには、ツイートやフォーラム投稿からの極性のあるコンテンツが含まれ、皮肉のタイプごとに分類されています。徹底的な実験プロセスを通じて、推奨翻訳モ デルであるmBART-50が特定されました。皮肉に最適な翻訳設定と最高に微調整されたモデルを探索し、最も効果的なモデルは皮肉と非皮肉のデータの両方で微調整されました。また、この特定のタスクでのトレーニングに最適な皮肉のタイプ（短いマイクロブログメッセージや長いフォーラム投稿）を実験しました。さらに、最近人気のあるChatGPTモデルを使用したプロンプトベースの方法と、よく微調整されたmBARTの能力を比較し、後者が依然として前者を上回るが、訓練データが不足している場合には、訓練なしでもChatGPTが「十分に良い」アドホックソリューションと見なすことができるという結論に達しました。最後に、手動またはMTモデルで翻訳されたデータが皮肉検出タスクのトレーニングデータとして使用できるかどうかを検証します。提示された研究は、ここで提示された中国語と英語以外の言語に拡大できると信じており、さまざまなカテゴリーの皮肉を検出する能力と相まって、比喩的な言語、特に皮肉と風刺の理解を深めることに貢献できると考えています。 |
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| 言語 | ja | |||||||
| bibliographic_information |
p. 1, 発行日 2024-09 |
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| 学位名 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 学位名 | 博士(工学) | |||||||
| item_7_degree_grantor_61 | ||||||||
| 学位授与機関識別子Scheme | kakenhi | |||||||
| 学位授与機関識別子 | 10106 | |||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 学位授与機関名 | 北見工業大学 | |||||||
| dissertation_number | ||||||||
| 学位授与番号 | 甲第217号 | |||||||
| item_7_text_66 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 研究科・専攻名 | 生産基盤工学専攻 | |||||||
| 学位授与年月日 | ||||||||
| 学位授与年月日 | 2024-09-05 | |||||||
