論文の概要: Cisco at SemEval-2021 Task 5: What's Toxic?: Leveraging Transformers for
Multiple Toxic Span Extraction from Online Comments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13959v1
- Date: Fri, 28 May 2021 16:27:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-31 13:52:29.303319
- Title: Cisco at SemEval-2021 Task 5: What's Toxic?: Leveraging Transformers for
Multiple Toxic Span Extraction from Online Comments
- Title（参考訳）: Cisco at SemEval-2021 Task 5: What's Toxic?
オンラインコメントからの複数トキシックスパン抽出のための変換器の活用
- Authors: Sreyan Ghosh, Sonal Kumar
- Abstract要約: 本稿では,SemEval-2021 Task 5: Toxic Spans DetectionのためのチームCiscoによって提案されたシステムについて述べる。
我々は主に、シーケンスタグ付けアプローチと依存性解析アプローチの2つの方法でこの問題に取り組みます。
このアプローチにおける最高のパフォーマンスアーキテクチャもまた、F1スコア0.6922で、全体として最高のパフォーマンスアーキテクチャであることを証明しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.332560004325655
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Social network platforms are generally used to share positive, constructive,
and insightful content. However, in recent times, people often get exposed to
objectionable content like threat, identity attacks, hate speech, insults,
obscene texts, offensive remarks or bullying. Existing work on toxic speech
detection focuses on binary classification or on differentiating toxic speech
among a small set of categories. This paper describes the system proposed by
team Cisco for SemEval-2021 Task 5: Toxic Spans Detection, the first shared
task focusing on detecting the spans in the text that attribute to its
toxicity, in English language. We approach this problem primarily in two ways:
a sequence tagging approach and a dependency parsing approach. In our sequence
tagging approach we tag each token in a sentence under a particular tagging
scheme. Our best performing architecture in this approach also proved to be our
best performing architecture overall with an F1 score of 0.6922, thereby
placing us 7th on the final evaluation phase leaderboard. We also explore a
dependency parsing approach where we extract spans from the input sentence
under the supervision of target span boundaries and rank our spans using a
biaffine model. Finally, we also provide a detailed analysis of our results and
model performance in our paper.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルネットワークプラットフォームは概して、ポジティブで建設的で、洞察に富んだコンテンツを共有するために使われる。
しかし、近年では、脅威、アイデンティティー攻撃、ヘイトスピーチ、侮辱、わいせつな文章、攻撃的な発言、いじめなどの不快なコンテンツに晒されることが多い。
有毒な音声検出に関する既存の研究は、いくつかのカテゴリーで二分分類や有毒な音声の識別に重点を置いている。
本稿では, team cisco が semeval-2021 タスク5: toxic spans detection のために提案したシステムについて述べる。
我々は主に、シーケンスタグ付けアプローチと依存性解析アプローチの2つの方法でこの問題に取り組みます。
シーケンスタグ付けアプローチでは、特定のタグ付け方式で各トークンを文にタグ付けします。
このアプローチにおける最高のパフォーマンスアーキテクチャは、F1スコアが0.6922であることから、全体として最高のパフォーマンスアーキテクチャであることが分かりました。
また,ターゲットスパン境界の監督下で入力文からスパンを抽出し,バイファインモデルを用いてスパンをランク付けする依存性解析手法についても検討する。
最後に,本論文では,結果の詳細な分析とモデル性能について述べる。
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