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#85 #acl2020
summarized by : taichi murayama
概要
SNSの投稿からのAbuse detectionのタスクを取り組む研究がこれまで多く行われてきたが，多くの手法ではテキストの中に存在するユーザの感情などを重要視していなかった．
本研究では，テキストの感情をモデルで捉えるために，テキストの感情分類を補助タスクとして，abuse detectionを本タスクとしたマルチタスクモデルを提案した．
新規性
手法については，既存のマルチタスクに則ったモデルとなるが，Abuse detectionのタスクにおいて感情分類を補助タスクとして検出問題に取り組んだ点が新しい．
結果
2つのデータセット (OffeseEval2019とWasteem and Hovy)でabuse detectionの精度を検証，補助タスクとしてSemEval2018のデータセットを用いて感情分類を行って精度を検証．
シングルタスクのモデルやtransfer modelと比較しても高い精度を達成したことを確認．
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