Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Simple Voting Mechanism for Online Sexist Content Identification

論文の概要: A Simple Voting Mechanism for Online Sexist Content Identification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14309v1
Date: Sat, 29 May 2021 14:25:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-01 17:23:32.615576
Title: A Simple Voting Mechanism for Online Sexist Content Identification
Title（参考訳）: オンライン性コンテンツ識別のための簡易投票機構
Authors: Chao Feng
Abstract要約: 本稿では、英語とスペイン語のソーシャルメディアタスクにおける性差別検出に関するEXIST 2021 Challengeで、MiniTrueチームについて紹介する。提案手法は,性差別的ラベル予測のための単純な投票機構と言語モデルを組み合わせたものである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.13755431537592
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents the participation of the MiniTrue team in the EXIST 2021 Challenge on the sexism detection in social media task for English and Spanish. Our approach combines the language models with a simple voting mechanism for the sexist label prediction. For this, three BERT based models and a voting function are used. Experimental results show that our final model with the voting function has achieved the best results among our four models, which means that our voting mechanism brings an extra benefit to our system. Nevertheless, we also observe that our system is robust to data sources and languages.
Abstract（参考訳）: 本稿では、英語とスペイン語のソーシャルメディアタスクにおける性差別検出に関するEXIST 2021 Challengeに参加するMiniTrueチームについて述べる。本手法は,性差別的ラベル予測のための単純な投票機構と言語モデルを組み合わせる。このため、3つのBERTベースのモデルと投票関数が使用される。実験結果から, 投票機能を持つ最終モデルは, 4つのモデルの中で最高の結果を得たことが示され, 投票機構がシステムにさらなる利益をもたらすことが示唆された。それにもかかわらず、我々のシステムはデータソースや言語に対して堅牢であることも観察している。

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