Revealing the impact of synthetic native samples and multi-tasking strategies in Hindi-English code-mixed humour and sarcasm detection

📄 arXiv: 2412.12761v2 📥 PDF

作者: Debajyoti Mazumder, Aakash Kumar, Jasabanta Patro

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-12-17 (更新: 2025-09-08)

备注: 33 pages; EMNLP 2025 (Findings)

💡 一句话要点

提出融合原生样本与多任务学习策略，提升印地语-英语混合语幽默与讽刺检测性能

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 混合语处理 幽默检测 讽刺检测 多任务学习 原生样本混合 自然语言处理 情感分析

📋 核心要点

  1. 现有混合语幽默与讽刺检测面临数据稀缺和语言复杂性挑战，模型难以有效捕捉细微语义。
  2. 论文提出融合原生样本混合与多任务学习，利用单语数据增强和语义关联任务知识迁移，提升模型泛化能力。
  3. 实验表明，该方法在幽默和讽刺检测任务上均取得显著性能提升，F1值分别提升高达10.67%和12.35%。

📝 摘要（中文）

本文报告了我们为改进混合语幽默和讽刺检测而进行的各种策略实验。我们主要尝试了三种方法：（i）原生样本混合，即将单语任务样本添加到混合语训练集中；（ii）多任务学习（MTL），我们依赖于语义相关的任务（在本例中为仇恨言论检测）的原生和混合语样本；（iii）提示和指令微调超大型多语言语言模型（VMLM）。我们得到了一些有趣的发现：（i）添加原生样本提高了幽默（F1值提高高达6.76%）和讽刺（F1值提高高达8.64%）检测的性能；（ii）在MTL框架中训练MLM提高了幽默（F1值提高高达10.67%）和讽刺（F1值提高高达12.35%）检测的性能；（iii）提示和指令微调VMLM的表现不如其他方法。最后，我们的消融研究和错误分析发现了模型仍有待改进的情况。我们提供了代码以供复现。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决印地语-英语混合语中幽默和讽刺检测的问题。现有的方法在处理这种混合语言时，由于语言的复杂性和数据稀缺性，往往表现不佳，难以准确捕捉文本中的幽默和讽刺意味。

核心思路：论文的核心思路是通过引入原生样本混合和多任务学习，来增强模型对混合语幽默和讽刺的理解能力。原生样本混合通过增加单语数据来扩充训练集，而多任务学习则利用语义相关的任务（如仇恨言论检测）来共享知识，从而提高模型的泛化能力。

技术框架：整体框架包含三个主要部分：1) 原生样本混合：将印地语和英语的单语幽默/讽刺样本添加到混合语训练集中。2) 多任务学习：同时训练模型执行幽默/讽刺检测和仇恨言论检测任务，共享底层表示。3) 提示和指令微调：尝试使用提示工程和指令微调来利用超大型多语言语言模型（VMLM）的知识。

关键创新：该研究的关键创新在于将原生样本混合和多任务学习结合起来，用于解决混合语幽默和讽刺检测问题。与传统的单任务学习方法相比，该方法能够更好地利用单语数据和相关任务的知识，从而提高模型的性能。此外，对VMLM的提示和指令微调的探索也为未来的研究提供了新的方向。

关键设计：在原生样本混合中，需要仔细选择单语样本的比例，以避免引入过多的噪声。在多任务学习中，需要选择与目标任务语义相关的辅助任务，并设计合适的损失函数来平衡两个任务的学习。对于VMLM的提示和指令微调，需要设计有效的提示模板和指令，以引导模型生成期望的输出。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，原生样本混合和多任务学习均能有效提升混合语幽默和讽刺检测性能。其中，多任务学习的提升最为显著，幽默检测的F1值提升高达10.67%，讽刺检测的F1值提升高达12.35%。相比之下，提示和指令微调VMLM的效果不如前两种方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体内容审核、智能客服、情感分析等领域。通过准确识别混合语中的幽默和讽刺，可以提升内容过滤的准确性，改善人机交互体验，并为市场营销提供更精准的情感洞察。未来，该技术有望扩展到其他混合语场景，促进跨文化交流。

📄 摘要（原文）

In this paper, we reported our experiments with various strategies to improve code-mixed humour and sarcasm detection. Particularly, we tried three approaches: (i) native sample mixing, (ii) multi-task learning (MTL), and (iii) prompting and instruction finetuning very large multilingual language models (VMLMs). In native sample mixing, we added monolingual task samples to code-mixed training sets. In MTL learning, we relied on native and code-mixed samples of a semantically related task (hate detection in our case). Finally, in our third approach, we evaluated the efficacy of VMLMs via few-shot context prompting and instruction finetuning. Some interesting findings we got are (i) adding native samples improved humor (raising the F1-score up to 6.76%) and sarcasm (raising the F1-score up to 8.64%) detection, (ii) training MLMs in an MTL framework boosted performance for both humour (raising the F1-score up to 10.67%) and sarcasm (increment up to 12.35% in F1-score) detection, and (iii) prompting and instruction finetuning VMLMs couldn't outperform the other approaches. Finally, our ablation studies and error analysis discovered the cases where our model is yet to improve. We provided our code for reproducibility.