Systemet som presenteras här deltog i 2018 Trolling, Aggression och Cyberbulying gemensamma uppgift (Forest and Trees team) och använder en Geated Recurrent Neural Network arkitektur (Cho et al., 2014) i ett försök att bedöma om kombinera förtränade engelska och hindi fastText (Mikolov et al., 2018) ord inbäddningar som en representation av sekvensinmatningen skulle förbättra klassificeringen prestanda. Motiveringen till detta kommer från det faktum att den delade uppgiften data för engelska innehöll många hindi tokens och därför vissa användare kan göra kod-switching: växlingen mellan två eller flera språk i kommunikation. För att testa denna hypotes, har vi också anpassat Hindi och engelska vektorer med pre-komputerade SVD matriser som drar representationer från olika språk till ett gemensamt utrymme (Smith et al., 2017 ). Två villkor testades: (i) ett med standard pre-tränade snabbtextord inbäddningar där varje hindi ord behandlas som en OOV token, och (ii) ett annat där ord inbäddningar för hindi och engelska är laddade i en gemensam vektor utrymme, så Hindi tokens kan tilldelas en meningsfull representation. Vi lämnade in det andra (dvs. flerspråkiga) systemet och erhöll poängen 0,531 viktade F1 för EN-FB-datasetet och 0,438 viktade F1 för EN-TW-datasetet.
REF identifierade missbruksspråk i den engelska delen av corpus som deras första undersökning fann code-switching mellan hindi och engelska.
Aggression Identification and Multi Lingual Word Embeddings.
{'venue': 'TRAC@COLING 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}