LonXplain: Lonesomeness as a Consequence of Mental Disturbance in Reddit Posts

Social media is a potential source of information that infers latent mental states through Natural Language Processing (NLP). While narrating real-life experiences, social media users convey their feeling of loneliness or isolated lifestyle, impacting their mental well-being. Existing literature on psychological theories points to loneliness as the major consequence of interpersonal risk factors, propounding the need to investigate loneliness as a major aspect of mental disturbance. We formulate lonesomeness detection in social media posts as an explainable binary classification problem, discovering the users at-risk, suggesting the need of resilience for early control. To the best of our knowledge, there is no existing explainable dataset, i.e., one with human-readable, annotated text spans, to facilitate further research and development in loneliness detection causing mental disturbance. In this work, three experts: a senior clinical psychologist, a rehabilitation counselor, and a social NLP researcher define annotation schemes and perplexity guidelines to mark the presence or absence of lonesomeness, along with the marking of text-spans in original posts as explanation, in 3,521 Reddit posts. We expect the public release of our dataset, LonXplain, and traditional classifiers as baselines via GitHub

Translation error annotation : building an annotation module for east asian languages

In this thesis it is proposed an annotation module to be applied in the context of Machine Translation (MT) concerning the East Asian languages of Japanese, Korean and Mandarin for the purpose of assessing MT output quality through annotation. The annotation module was created based on a data-driven analysis over Customer Support content in these languages previously annotated with the Unbabel Error Typology, which is a general typology in the sense that it is not conceived for any specific groups of languages. As such, this work also explores how applying translation error typologies inadequate to certain languages or content types can have an impact on how annotation reflects the quality of a translation. For the purpose of testing the effectiveness of the proposed annotation module, an annotation experiment for the languages under analysis was conducted. This experiment consisted of, for each language, annotating the same content using three different error typologies: the Unbabel Error Typology, the MQM-compliant error taxonomy for the translation direction of English to Chinese proposed by Ye and Toral (2020) and the annotation module proposed on this thesis. Furthermore, each dataset was annotated by two annotators. This allowed a comparison of Inter-annotator agreement (IAA) scores, which constitutes an important metric in terms of evaluating the effectiveness of an error typology. In light of this, each of the tested typologies was analyzed based on the obtained IAA scores and a further in-depth analysis of concrete annotations which lead to an understanding over their strengths and limitations. With this work it was possible to demonstrate that, if on one hand using error typologies inadequate for the content annotated has a negative impact on the quality of said annotations, on the other hand applying an error typology specific to the content being annotated can result in more consistent annotations.O trabalho desenvolvido no âmbito desta tese teve como objetivo principal a criação de um módulo de anotação para erros de tradução no contexto da Tradução Automática (TA) que fosse aplicável a Japonês, Coreano e Mandarim e compatível com o Multidimensional Quality Metrics (MQM) framework (Lommel et al., 2014). Este módulo foi criado com base numa análise de dados reais sobre traduções previamente anotadas dentro da empresa Unbabel seguindo uma tipologia geral concebida para anotação de vários pares linguísticos sem foco em grupos de línguas específicos. Ao mesmo tempo que permitiu verificar as consequências de anotar erros com uma tipologia pouco adequada à língua ou ao conteúdo traduzido, esta análise constituiu um ponto de partida importante para a criação do módulo de anotação proposto nesta tese. A Secção 2 desta tese concentrou-se em apresentar a Unbabel como instituição e os processos de qualidade em vigor dentro da empresa. A Secção 3 focou-se em apresentar o estado da arte em TA e processos de qualidade, com atenção especial às línguas sob análise nesta tese, bem como as tipologias de anotação de erros de tradução utilizadas para comparação de resultados. A análise dos dados disponíveis, descrita na Secção 4, foi feita em duas fases principais. Na primeira fase foi analisado um conjunto de 342 segmentos correspondentes ao par linguístico Inglês-Chinês (Simplificado), previamente anotados com a Unbabel Error Typology, a tipologia para anotação de erros de tradução utilizada para todos os pares linguísticos até junho de 2022. Esta análise demonstrou que uma percentagem significativa dos erros cometidos durante o processo de anotação podiam ser atribuídos não só à falta de claridade das diretrizes de anotação relativamente a características específicas presentes neste par linguístico como também à falta de alguns tipos de erros na tipologia. Na segunda fase de análise de dados foi possível confirmar e fundamentar a existência destes problemas. Nesta fase foi analisada uma amostra de dados mais abrangente que incluiu quatro pares linguísticos: Inglês-Japonês, Inglês-Coreano, Inglês-Chinês (Simplificado) e Inglês-Chinês (Tradicional). Para cada par linguístico foi analisado um total de cerca de 570 a 1900 segmentos e, com a exceção de Inglês-Coreano, todos os dados correspondiam às anotações de mais de um anotador. Esta análise permitiu concluir que os anotadores de todos os pares linguísticos mencionados cometeram vários erros, em especial no processo de escolha da categoria certa para cada erro de tradução mas também relativamente à seleção dos erros e atribuição da severidade certa a cada um. Através dos dados analisados foi possível determinar que tipos de erros seria necessário incluir numa tipologia de anotação de erros de tradução adaptada às línguas mencionadas e que tipo de instruções deveriam ser clarificadas nas diretrizes de anotação. Deste modo, após a conclusão da segunda fase de análise de dados foi possível começar a criar o módulo de anotação proposto nesta tese, denominado East Asian Languages Annotation Module for the Unbabel Quality Framework. O East Asian Languages Annotation Module for the Unbabel Quality Framework foi criado à imagem da Unbabel Error Typology e adaptado às características da nova versão que entrou em vigor na empresa em junho de 2022. No entanto, devido ao facto de ser um módulo de anotação adaptado às línguas asiáticas previamente mencionadas, várias categorias de erros existentes na Unbabel Error Typology foram removidos devido a corresponderem a componentes linguísticos que não fazem parte das línguas em questão. Do mesmo modo, foi adicionado um total de cinco novos tipos de erros ao módulo com base no que foi julgado necessário durante a fase de análise de dados. A versão final do East Asian Languages Annotation Module for the Unbabel Quality Framework conta com um total de 39 tipos de erros, em contraste com os 47 que fazem parte da Unbabel Error Typology. De forma complementar à criação do módulo de anotação foram também elaboradas diretrizes específicas para o módulo que, para além da definição de cada tipo de erro com exemplos, incluem também uma secção dedicada a casos difíceis (Tricky Cases) e esquemas (Decision Trees) para auxiliar na escolha da severidade e tipo de erro adequado para cada caso. Após a criação do módulo de anotação foi necessário testar se o mesmo pode ser aplicado com sucesso. Para este fim foi levado a cabo um estudo de comparação entre o East Asian Languages Annotation Module for the Unbabel Quality Framework e duas outras tipologias, descrito na Secção 5. Assim, foram conduzidas três fases de anotação com cerca de um mês de intervalo entre cada. Para cada tipologia dois anotadores por par linguístico anotaram entre 1100 e 4900 palavras cada um e, de modo a obter uma comparação precisa, dentro de cada par linguístico o conteúdo anotado com cada tipologia manteve-se o mesmo. A primeira fase de anotações foi efetuada utilizando a Unbabel Error Typology. Devido ao facto de os anotadores já estarem familiarizados com esta tipologia e já possuírem as diretrizes de anotação relativas à mesma, não foi necessário prestar apoio adicional aos anotadores nesta fase. A segunda ronda de anotações foi levada a cabo com a tipologia para anotação de erros de tradução para o par linguístico Inglês-Mandarim proposta por Ye e Toral (2020). Para esta fase de anotação foram criadas diretrizes específicas para esta tipologia com base no trabalho desenvolvido por Ye e Toral (2020) de modo a facilitar o processo de anotação. É importante referir que, apesar de esta tipologia ter sido criada para anotação de erros de tradução para o par linguístico Inglês-Mandarim, durante a fase de teste das tipologias esta foi utilizada para anotar todos os quatro pares linguísticos a serem analisados. Além disso, devido ao facto de ser uma tipologia nova, durante esta fase foi mantida a comunicação com os anotadores para esclarecimento de dúvidas. É necessário salientar que esta tipologia também foi importante na criação do East Asian Languages Annotation Module devido ao facto de conter tipos de erros específicos em relação à anotação do par linguístico para o qual foi criada e que serviram de base para novos tipos de erros propostos no módulo de anotação. A terceira e última fase de anotação foi feita com o East Asian Languages Annotation Module for the Unbabel Quality Framework proposto nesta tese. Nesta fase foram fornecidas aos anotadores as diretrizes que foram criadas de forma complementar ao módulo e, tal como durante a segunda fase, foi dada aos anotadores a possibilidade de comunicar as suas dúvidas. Os resultados das três fases de anotação descritas acima foram analisados da perspetiva do nível de acordo entre os anotadores, medido através da metodologia de Inter-annotator Agreement (IAA), em contraste com os valores equivalentes da métrica manual de qualidade MQM (Lommel et al., 2014), bem como através de uma análise detalhada das anotações de ambos anotadores para todos os pares linguísticos. No contexto da testagem de tipologias de anotação de erros de tradução uma análise dos valores de IAA obtidos, pois um elevado nível de concordância entre os anotadores reflete a clareza de uma tipologia. Adicionalmente, a análise detalhada das anotações em consonância com os valores de IAA permite avaliar que fatores influenciam a flutuação dos mesmos. Adicionalmente, o feedback que os anotadores forneceram em relação a cada tipologia também foi alvo de reflexão em contraste com os resultados obtidos. Deste modo, com a combinação de todos estes dados foi possível determinar os pontos fortes e as fraquezas de cada tipologia bem como entender que direção deverá seguir o trabalho futuro em torno do East Asian Languages Annotation Module for the Unbabel Quality Framework em termos do seu aperfeiçoamento. Com este trabalho foi possível demonstrar o impacto negativo de utilizar uma tipologia de erros pouco adequada ao conteúdo a ser anotado bem como provar que, por outro lado, uma tipologia criada para a anotação de um grupo específico de línguas pode melhorar a consistência das anotações relativas a componentes linguísticos próprios das línguas para as quais a tipologia é direcionada

SWSR: A Chinese dataset and lexicon for online sexism detection

Online sexism has become an increasing concern in social media platforms as it has affected the healthy development of the Internet and can have negative effects in society. While research in the sexism detection domain is growing, most of this research focuses on English as the language and on Twitter as the platform. Our objective here is to broaden the scope of this research by considering the Chinese language on Sina Weibo. We propose the first Chinese sexism dataset – Sina Weibo Sexism Review (SWSR) dataset –, as well as a large Chinese lexicon SexHateLex made of abusive and gender-related terms. We introduce our data collection and annotation process, and provide an exploratory analysis of the dataset characteristics to validate its quality and to show how sexism is manifested in Chinese. The SWSR dataset provides labels at different levels of granularity including (i) sexism or non-sexism, (ii) sexism category and (iii) target type, which can be exploited, among others, for building computational methods to identify and investigate finer-grained gender-related abusive language. We conduct experiments for the three sexism classification tasks making use of state-of-the-art machine learning models. Our results show competitive performance, providing a benchmark for sexism detection in the Chinese language, as well as an error analysis highlighting open challenges needing more research in Chinese NLP. The SWSR dataset and SexHateLex lexicon are publicly available.

Applying digital content management to support localisation

The retrieval and presentation of digital content such as that on the World Wide Web (WWW) is a substantial area of research. While recent years have seen huge expansion in the size of web-based archives that can be searched efficiently by commercial search engines, the presentation of potentially relevant content is still limited to ranked document lists represented by simple text snippets or image keyframe surrogates. There is expanding interest in techniques to personalise the presentation of content to improve the richness and effectiveness of the user experience. One of the most significant challenges to achieving this is the increasingly multilingual nature of this data, and the need to provide suitably localised responses to users based on this content. The Digital Content Management (DCM) track of the Centre for Next Generation Localisation (CNGL) is seeking to develop technologies to support advanced personalised access and presentation of information by combining elements from the existing research areas of Adaptive Hypermedia and Information Retrieval. The combination of these technologies is intended to produce significant improvements in the way users access information. We review key features of these technologies and introduce early ideas for how these technologies can support localisation and localised content before concluding with some impressions of future directions in DCM