論文の概要: Exploring multi-task multi-lingual learning of transformer models for hate speech and offensive speech identification in social media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11155v1
• Date: Wed, 27 Jan 2021 01:25:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-02 07:12:01.047902
• Title: Exploring multi-task multi-lingual learning of transformer models for hate speech and offensive speech identification in social media
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチと攻撃的音声識別のためのトランスフォーマーモデルのマルチタスク多言語学習
• Authors: Sudhanshu Mishra, Shivangi Prasad, Shubhanshu Mishra
• Abstract要約: 我々は、ヘイトスピーチの3つのサブタスクを解決するために、マルチタスクとマルチ言語アプローチを用いる。 これらのサブタスクは、インド・ヨーロッパ語におけるヘイトスピーチと攻撃的コンテンツ(HASOC)の識別に関する2019年の共有タスクの一部だった。 異なる言語やタスクで容易に一般化できるモデルを得るために、異なる組み合わせのアプローチを利用することが可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Hate Speech has become a major content moderation issue for online social media platforms. Given the volume and velocity of online content production, it is impossible to manually moderate hate speech related content on any platform. In this paper we utilize a multi-task and multi-lingual approach based on recently proposed Transformer Neural Networks to solve three sub-tasks for hate speech. These sub-tasks were part of the 2019 shared task on hate speech and offensive content (HASOC) identification in Indo-European languages. We expand on our submission to that competition by utilizing multi-task models which are trained using three approaches, a) multi-task learning with separate task heads, b) back-translation, and c) multi-lingual training. Finally, we investigate the performance of various models and identify instances where the Transformer based models perform differently and better. We show that it is possible to to utilize different combined approaches to obtain models that can generalize easily on different languages and tasks, while trading off slight accuracy (in some cases) for a much reduced inference time compute cost. We open source an updated version of our HASOC 2019 code with the new improvements at https://github.com/socialmediaie/MTML_HateSpeech.
• Abstract（参考訳）: ヘイトスピーチは、オンラインソーシャルメディアプラットフォームの主要なコンテンツモデレーション問題となっています。 オンラインコンテンツ制作の量と速度を考えると、どのプラットフォーム上でもヘイトスピーチ関連のコンテンツを手動で調整することは不可能です。 本稿では,最近提案されたTransformer Neural Networksに基づくマルチタスクと多言語アプローチを用いて,ヘイトスピーチのための3つのサブタスクを解決する。 これらのサブタスクは、2019年のヘイトスピーチとアタックコンテンツ(HASOC)識別に関する共有タスクの一部でした。 我々は,3つのアプローチを用いて学習したマルチタスクモデル,a)タスクの異なるマルチタスク学習,b)バックトランスレーション,c)多言語学習を活用することで,その競争への提案を拡大する。 最後に,様々なモデルの性能を調査し,トランスフォーマティブモデルの性能が異なるインスタンスを識別する。 様々な言語やタスクで容易に一般化できるモデルを得るための異なる組み合わせアプローチを活用でき、また推論時間計算コストを大幅に削減するためにわずかな精度(場合によっては)をトレードオフできることを示した。 HASOC 2019コードの更新版を、https://github.com/socialmediaie/MTML_HateSpeech.comで公開しました。

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