論文の概要: Deep Learning Models for Multilingual Hate Speech Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06465v3
• Date: Wed, 9 Dec 2020 05:48:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 09:59:02.011925
• Title: Deep Learning Models for Multilingual Hate Speech Detection
• Title（参考訳）: 多言語ヘイトスピーチ検出のためのディープラーニングモデル
• Authors: Sai Saketh Aluru, Binny Mathew, Punyajoy Saha, and Animesh Mukherjee
• Abstract要約: 本稿では、16の異なるソースから9言語で多言語ヘイトスピーチを大規模に分析する。 低リソース設定では、ロジスティック回帰を用いたLASER埋め込みのような単純なモデルが最善である。 ゼロショット分類の場合、イタリア語やポルトガル語のような言語は良い結果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.977278650516324
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hate speech detection is a challenging problem with most of the datasets available in only one language: English. In this paper, we conduct a large scale analysis of multilingual hate speech in 9 languages from 16 different sources. We observe that in low resource setting, simple models such as LASER embedding with logistic regression performs the best, while in high resource setting BERT based models perform better. In case of zero-shot classification, languages such as Italian and Portuguese achieve good results. Our proposed framework could be used as an efficient solution for low-resource languages. These models could also act as good baselines for future multilingual hate speech detection tasks. We have made our code and experimental settings public for other researchers at https://github.com/punyajoy/DE-LIMIT.
• Abstract（参考訳）: ヘイトスピーチ検出は、ほとんどのデータセットが1つの言語でのみ利用できるという難しい問題である。 本稿では、16の異なるソースから9言語で多言語ヘイトスピーチを大規模に分析する。 我々は、低リソース設定において、ロジスティック回帰を用いたLASER埋め込みのような単純なモデルが最も良く、高リソース設定のBERTベースモデルの方が優れたことを観察する。 ゼロショット分類の場合、イタリア語やポルトガル語のような言語は良い結果をもたらす。 提案フレームワークは低リソース言語のための効率的なソリューションとして使用できる。 これらのモデルは、将来の多言語ヘイトスピーチ検出タスクのベースラインとしても機能する。 コードと実験的な設定をhttps://github.com/punyajoy/DE-LIMIT.comで公開しました。

関連論文リスト

• Zero-shot Sentiment Analysis in Low-Resource Languages Using a Multilingual Sentiment Lexicon [78.12363425794214]
  私たちは、34の言語にまたがるゼロショットの感情分析タスクに重点を置いています。 文レベルの感情データを使用しない多言語語彙を用いた事前学習は、英語の感情データセットに微調整されたモデルと比較して、ゼロショット性能が優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-03T10:41:05Z)
• Learning Cross-lingual Visual Speech Representations [108.68531445641769]
  言語横断的な自己監督型視覚表現学習は、ここ数年、研究トピックとして成長している。 我々は最近提案したRAVEn(Raw Audio-Visual Speechs)フレームワークを用いて,未ラベルデータを用いた音声-視覚モデルの事前学習を行う。 1)データ量が多いマルチ言語モデルはモノリンガルモデルよりも優れているが、データの量を維持すると、モノリンガルモデルの性能が向上する傾向にある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-14T17:05:08Z)
• Data-Efficient Strategies for Expanding Hate Speech Detection into Under-Resourced Languages [35.185808055004344]
  殆どのヘイトスピーチデータセットは、英語のコンテンツに焦点を当てている。 より多くのデータが必要ですが、アノテータにとって有害な、憎しみのあるコンテンツは高価で時間もかかります。 我々は、ヘイトスピーチ検出を低リソース言語に拡張するためのデータ効率戦略について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-20T15:49:00Z)
• Addressing the Challenges of Cross-Lingual Hate Speech Detection [115.1352779982269]
  本稿では,低リソース言語におけるヘイトスピーチ検出を支援するために,言語間移動学習に着目した。 言語間単語の埋め込みを利用して、ソース言語上でニューラルネットワークシステムをトレーニングし、ターゲット言語に適用します。 本研究では,ヘイトスピーチデータセットのラベル不均衡の問題について検討する。なぜなら,ヘイトサンプルと比較して非ヘイトサンプルの比率が高いことがモデル性能の低下につながることが多いからだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-15T20:48:14Z)
• Cross-lingual hate speech detection based on multilingual domain-specific word embeddings [4.769747792846004]
  トランスファーラーニングの視点から多言語のヘイトスピーチ検出の課題に取り組むことを提案する。 私たちの目標は、ある特定の言語の知識が他の言語の分類に使用できるかどうかを判断することです。 単純かつ特定された多言語ヘイト表現を用いることで分類結果が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-30T02:24:50Z)
• Cross-lingual Machine Reading Comprehension with Language Branch Knowledge Distillation [105.41167108465085]
  言語間機械読解(CLMRC)は、ローソース言語に大規模なデータセットがないため、依然として難しい問題である。 本稿では,Language Branch Machine Reading (LBMRC) という新しい拡張手法を提案する。 LBMRCは、個々の言語に精通したMultiple Machine Read comprehension (MRC)モデルを訓練する。 複数の言語分岐モデルから全ての対象言語に対する単一モデルへのアマルガメート知識の多言語蒸留アプローチを考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T13:12:17Z)
• Comparison of Interactive Knowledge Base Spelling Correction Models for Low-Resource Languages [81.90356787324481]
  低リソース言語に対する正規化の推進は、パターンの予測が難しいため、難しい作業である。 この研究は、ターゲット言語データに様々な量を持つニューラルモデルとキャラクタ言語モデルの比較を示す。 我々の利用シナリオは、ほぼゼロのトレーニング例によるインタラクティブな修正であり、より多くのデータが収集されるにつれてモデルを改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T17:31:07Z)
• Improved acoustic word embeddings for zero-resource languages using multilingual transfer [37.78342106714364]
  我々は、ラベル付きデータに対する複数の良質な言語からの単一の教師付き埋め込みモデルを訓練し、それを目に見えないゼロ・リソース言語に適用する。 本稿では,3つのマルチリンガルリカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルについて考察する。全ての訓練言語の連接語彙に基づいて訓練された分類器,複数言語から同一語と異なる単語を識別する訓練されたシームズRNN,単語ペアを再構成する訓練された対応オートエンコーダ(CAE)RNNである。 これらのモデルは、ゼロリソース言語自体で訓練された最先端の教師なしモデルよりも優れており、平均精度が30%以上向上している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-02T12:28:34Z)
• XCOPA: A Multilingual Dataset for Causal Commonsense Reasoning [68.57658225995966]
  XCOPA (Cross-lingual Choice of Plausible Alternatives) は11言語における因果コモンセンス推論のための多言語データセットである。 提案手法は,翻訳に基づく転送と比較して,現在の手法の性能が低下していることを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T12:22:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。