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iCompass at Shared Task on Sarcasm and Sentiment Detection in Arabic

机译:在阿拉伯语中讽刺和情绪检测的共享任务中的icompass

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摘要

We describe our submitted system to the 2021 Shared Task on Sarcasm and Sentiment Detection in Arabic (Abu Farha et al., 2021). We tackled both subtasks, namely Sarcasm Detection (Subtask 1) and Sentiment Analysis (Subtask 2). We used state-of-the-art pre-trained contextualized text representation models and fine-tuned them according to the downstream task in hand. As a first approach, we used Google's multilingual BERT and then other Arabic variants: AraBERT, ARBERT and MARBERT. The results found show that MARBERT outperforms all of the previously mentioned models overall, either on Subtask 1 or Subtask 2.
机译:我们将所提交的系统描述为“阿拉伯语”(ABU Farha等,2021)中的讽刺和情绪检测的共同任务。 我们解决了两个子任务,即讽刺检测(子任务1)和情绪分析(子任务2)。 我们使用最先进的预先训练的上下文化文本表示模型,并根据手中的下游任务进行微调。 作为第一种方法,我们使用了谷歌的多语言伯特,然后使用了其他阿拉伯文变种:阿拉伯,阿尔伯特和马尔伯特。 结果发现,Marbert优于所有先前提到的模型,总体而言,无论是在子任务1还是子任务2上。

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