Fugu-MT 論文翻訳(概要): CRAB: Class Representation Attentive BERT for Hate Speech Identification in Social Media

論文の概要: CRAB: Class Representation Attentive BERT for Hate Speech Identification in Social Media

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13028v1
Date: Sun, 25 Oct 2020 04:11:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-03 04:14:13.253960
Title: CRAB: Class Representation Attentive BERT for Hate Speech Identification in Social Media
Title（参考訳）: CRAB: ソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチ識別のためのクラス表現アテンテートBERT
Authors: Sayyed M. Zahiri and Ali Ahmadvand
Abstract要約: CRAB(Class Representation Attentive BERT)は、ソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチを検出するニューラルネットワークモデルである。このモデルは、(i)訓練可能なトークンワイドと文ワイドのクラス表現、(ii)最先端のBERTエンコーダからのコンテキスト化された入力埋め込みの2つのセマンティック表現の恩恵を受ける。以上の結果から,CRABは最先端のベースラインよりもMacro-averaged F1を1.89%向上させることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.815163557481363
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In recent years, social media platforms have hosted an explosion of hate speech and objectionable content. The urgent need for effective automatic hate speech detection models have drawn remarkable investment from companies and researchers. Social media posts are generally short and their semantics could drastically be altered by even a single token. Thus, it is crucial for this task to learn context-aware input representations, and consider relevancy scores between input embeddings and class representations as an additional signal. To accommodate these needs, this paper introduces CRAB (Class Representation Attentive BERT), a neural model for detecting hate speech in social media. The model benefits from two semantic representations: (i) trainable token-wise and sentence-wise class representations, and (ii) contextualized input embeddings from state-of-the-art BERT encoder. To investigate effectiveness of CRAB, we train our model on Twitter data and compare it against strong baselines. Our results show that CRAB achieves 1.89% relative improved Macro-averaged F1 over state-of-the-art baseline. The results of this research open an opportunity for the future research on automated abusive behavior detection in social media
Abstract（参考訳）: 近年、ソーシャルメディアプラットフォームはヘイトスピーチと不快なコンテンツが爆発的に増えている。効果的なヘイトスピーチ検出モデルの必要性は、企業や研究者から目覚ましい投資を受けている。ソーシャルメディアの投稿は概して短く、意味論は1つのトークンでも大幅に変更される可能性がある。したがって、このタスクは文脈対応の入力表現を学習し、入力埋め込みとクラス表現の関連点を付加信号として考えることが重要である。これらのニーズに対応するために,ソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチ検出のためのニューラルモデルであるkani(class representation attentive bert)を提案する。モデルは2つの意味表現から恩恵を受けます。 (i)調教可能なトークン・センテンス・クラス表現、及び (II)最先端のBERTエンコーダからのコンテキスト化された入力埋め込み。 CRABの有効性を調べるため,Twitterデータ上でモデルをトレーニングし,強力なベースラインと比較した。以上の結果よりCRABは平均値F1を1.89%向上させた。本研究の成果は,ソーシャルメディアにおける虐待行動の自動検出に関する今後の研究の機会となる。

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