Icompass في مهمة مشتركة بشأن السخرية والكشف عن المعنويات باللغة العربية

وصفنا نظامنا المقدم لهذه المهمة المشتركة 2021 بشأن السخرية والكشف عن المعنويات باللغة العربية (أبو فرحة وآخرون، 2021).لقد تناولنا كل من المجموعات الفرعية، وهما اكتشاف السخرية (الفرعية 1) وتحليل المعرفات (SubTask 2).استخدمنا نماذج تمثيل نصية محكومة للحالة من بين الفنون وتصنفها بشكل جيد وفقا لمهمة المصب في متناول اليد.كهدودي أول، استخدمنا بيرت متعددة اللغات من Google ثم المتغيرات العربية الأخرى: أرابيرت وأشرر وماربيرت.وجدت النتائج تظهر أن Marbert تفوقت على جميع النماذج المذكورة مسبقا بشكل عام، إما على التراكب الفرعي 1 أو Subtask 2.

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 pretrained 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.