論文の概要: Demoting Racial Bias in Hate Speech Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12246v1
• Date: Mon, 25 May 2020 17:43:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 06:05:50.990338
• Title: Demoting Racial Bias in Hate Speech Detection
• Title（参考訳）: ヘイトスピーチ検出における人種バイアスの軽減
• Authors: Mengzhou Xia, Anjalie Field, Yulia Tsvetkov
• Abstract要約: 現在のヘイトスピーチデータセットには、アノテーターの毒性に対する認識とアフリカ系アメリカ人英語(AAE)の信号との間に相関がある。 本稿では,このバイアスを軽減するために,敵対的訓練を用いて,有害な文章の検出を学習するヘイトスピーチ分類器を導入する。 ヘイトスピーチデータセットとAEデータセットの実験結果から,本手法はヘイトスピーチ分類の性能を最小限に抑えつつ,AAEテキストの偽陽性率を大幅に低減できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.376886409461775
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In current hate speech datasets, there exists a high correlation between annotators' perceptions of toxicity and signals of African American English (AAE). This bias in annotated training data and the tendency of machine learning models to amplify it cause AAE text to often be mislabeled as abusive/offensive/hate speech with a high false positive rate by current hate speech classifiers. In this paper, we use adversarial training to mitigate this bias, introducing a hate speech classifier that learns to detect toxic sentences while demoting confounds corresponding to AAE texts. Experimental results on a hate speech dataset and an AAE dataset suggest that our method is able to substantially reduce the false positive rate for AAE text while only minimally affecting the performance of hate speech classification.
• Abstract（参考訳）: 現在のヘイトスピーチデータセットでは、アノテーターの毒性に対する認識とアフリカ系アメリカ人英語(AAE)の信号との間に高い相関関係が存在する。 このアノテートトレーニングデータのバイアスと機械学習モデルの増幅傾向は、現在のヘイトスピーチ分類器による偽陽性率の高い嫌悪/悪/憎悪のスピーチとして、AAEテキストを誤ってラベル付けすることが多い。 本稿では,このバイアスを軽減するために,敵対的訓練を用いて,有害な文章の検出を学習するヘイトスピーチ分類器を導入する。 ヘイトスピーチデータセットとAEデータセットの実験結果から,本手法はヘイトスピーチ分類の性能を最小限に抑えつつ,AEテキストの偽陽性率を大幅に低減できることが示された。

関連論文リスト

• HARE: Explainable Hate Speech Detection with Step-by-Step Reasoning [29.519687405350304]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)の推論能力を利用して,ヘイトスピーチの説明のギャップを埋めるヘイトスピーチ検出フレームワークHAREを紹介する。 SBICとImplicit Hateベンチマークの実験では、モデル生成データを用いた手法がベースラインを一貫して上回ることを示した。 提案手法は,訓練されたモデルの説明品質を高め,未知のデータセットへの一般化を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T06:09:54Z)
• Adversarial Training For Low-Resource Disfluency Correction [50.51901599433536]
  ディフルエンシ補正(DC)のための逆学習型シーケンスタグ付けモデルを提案する。 提案手法の利点は,3つのインド語でDCに対して評価することで,合成された非流動データに大きく依存することを示す。 また,本手法は,音声障害によって導入されたASR文字の破面的不一致の除去にも有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-10T08:58:53Z)
• DisfluencyFixer: A tool to enhance Language Learning through Speech To Speech Disfluency Correction [50.51901599433536]
  DisfluencyFixerは、英語とヒンディー語で音声から音声への拡散補正を行うツールである。 提案システムでは,入力音声からの拡散を除去し,出力として流速音声を返却する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T14:13:38Z)
• APEACH: Attacking Pejorative Expressions with Analysis on Crowd-Generated Hate Speech Evaluation Datasets [4.034948808542701]
  APEACHは、特定されていないユーザによって生成されるヘイトスピーチの収集を可能にする方法である。 ヘイトスピーチの群集生成を制御し,最小限のポストラベルのみを追加することにより,ヘイトスピーチ検出の一般化と公平な評価を可能にするコーパスを作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-25T02:04:38Z)
• Deep Learning for Hate Speech Detection: A Comparative Study [54.42226495344908]
  ここでは, ディープ・ヘイト・音声検出法と浅いヘイト・音声検出法を大規模に比較した。 私たちの目標は、この地域の進歩を照らし、現在の最先端の強みと弱点を特定することです。 そこで我々は,ヘイトスピーチ検出の実践的利用に関するガイダンスの提供,最先端の定量化,今後の研究方向の特定を目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-19T03:48:20Z)
• 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)
• Statistical Analysis of Perspective Scores on Hate Speech Detection [7.447951461558536]
  最先端のヘイトスピーチ分類器は、トレーニングデータと同じ特徴分布を持つデータ上でテストする場合のみ効率的である。 このような低レベルの特徴に依存する多様なデータ分布は、データの自然なバイアスによる欠如の主な原因である。 異なるヘイトスピーチデータセットは、パースペクティブスコアを抽出するという点では、非常によく似ている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-22T17:17:35Z)
• An Information Retrieval Approach to Building Datasets for Hate Speech Detection [3.587367153279349]
  「一般的な慣行は、既知の憎しみの言葉を含むツイートを注釈するだけである。」 第二の課題は、ヘイトスピーチの定義が高度に変動し、主観的である傾向があることである。 我々の重要な洞察は、ヘイトスピーチの希少性と主観性が情報検索(IR)の関連性に類似していることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-17T19:25:39Z)
• Challenges in Automated Debiasing for Toxic Language Detection [81.04406231100323]
  バイアスド・アソシエーションは、有害な言語を検出するための分類器の開発において課題となっている。 我々は最近,有害な言語検出に適用されたテキスト分類データセットとモデルに対するデバイアス法について検討した。 我々の焦点は語彙(例えば、誓い言葉、スラー、アイデンティティの言及)と方言マーカー(特にアフリカ系アメリカ人の英語)である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-29T22:03:17Z)
• Hate Speech Detection and Racial Bias Mitigation in Social Media based on BERT model [1.9336815376402716]
  本稿では,既存の学習済み言語モデルであるBERTに基づくヘイトスピーチ検出のための伝達学習手法を提案する。 提案したモデルは、人種差別、セクシズム、憎悪、攻撃的なコンテンツをTwitter上で注釈付けした2つの公開データセット上で評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-14T16:47:25Z)

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。