Tillkomsten av sociala medier har skakat grunden för hur vi delar information, med Twitter, Facebook och Linkedin bland många välkända sociala nätverksplattformar som underlättar informationsgenerering och distribution. Den maximala 140 tecken begränsningen i Twitter uppmuntrar dock användare att (ibland avsiktligt) skriva något informellt i de flesta fall. Som ett resultat, maskinöversättning (MT) av användargenererat innehåll (UGC) blir mycket svårare för sådana bullriga texter. Förutom att översättningskvalitet påverkas, kan detta fenomen också negativt påverka känslobevarande i översättningsprocessen. Det vill säga, en mening med positiva känslor i källspråket kan översättas till en mening med negativa eller neutrala känslor i målspråket. I detta dokument analyserar vi både känslobevarande och MT-kvalitet i sig inom ramen för UGC, och fokuserar särskilt på om känsloklassificering bidrar till att förbättra känslobevarandet i MT av UGC. Vi bygger fyra olika experimentella setups för tweetöversättning (i) med hjälp av en enda MT-modell tränad på hela Twitter parallell corpus, (ii) med hjälp av flera MT-modeller baserade på känsloklassificering, (iii) med hjälp av MT-modeller inklusive ytterligare out-of-domain data, och (iv) lägga MT-modeller baserade på fras-table fyll-up metod för att följa känslor översättning modeller med ett syfte att förbättra MT-kvalitet och samtidigt upprätthålla känslor polaritet bevarande. Vår empiriska utvärdering visar att vårt system trots en liten försämring av MT-kvaliteten avsevärt överträffar grundsystemet MT (utan att använda känsloklassificering) när det gäller att bevara känslor. Vi visar också att med hjälp av en MT motor som förmedlar en känsla som skiljer sig från UGC kan till och med försämra både översättningens kvalitet och känslans bevarande.
För att komma till rätta med sådana problem föreslår REF en metod för känsloklassificering för att bygga upp känslospecifika översättningsmodeller som syftar till att bibehålla känslopolariteten i källspråkstexten under översättningsprocessen.
Maintaining Sentiment Polarity in Translation of User-Generated Content
{'venue': None, 'journal': 'The Prague Bulletin of Mathematical Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}