論文の概要: Lifelong Learning of Hate Speech Classification on Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02821v1
• Date: Sat, 5 Jun 2021 07:14:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 18:41:29.006804
• Title: Lifelong Learning of Hate Speech Classification on 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分類の生涯学習
• Authors: Jing Qian, Hong Wang, Mai ElSherief, Xifeng Yan
• Abstract要約: ソーシャルメディア上でのヘイトスピーチ分類の生涯学習を提案する。 本稿では,LB-SOINNに基づくメモリモジュールとともに,変分表現学習(VRL)を提案する。 実験により、変分表現学習とLB-SOINNメモリモジュールを組み合わせることで、一般的な生涯学習技術よりも優れた性能が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.56115314708308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Existing work on automated hate speech classification assumes that the dataset is fixed and the classes are pre-defined. However, the amount of data in social media increases every day, and the hot topics changes rapidly, requiring the classifiers to be able to continuously adapt to new data without forgetting the previously learned knowledge. This ability, referred to as lifelong learning, is crucial for the real-word application of hate speech classifiers in social media. In this work, we propose lifelong learning of hate speech classification on social media. To alleviate catastrophic forgetting, we propose to use Variational Representation Learning (VRL) along with a memory module based on LB-SOINN (Load-Balancing Self-Organizing Incremental Neural Network). Experimentally, we show that combining variational representation learning and the LB-SOINN memory module achieves better performance than the commonly-used lifelong learning techniques.
• Abstract（参考訳）: 自動ヘイトスピーチ分類に関する既存の作業では、データセットが固定され、クラスが事前に定義されていると仮定している。 しかし、ソーシャルメディアにおけるデータの量は毎日増加し、ホットトピックは急速に変化し、それまでの知識を忘れずに分類者が新しいデータに継続的に適応できるようにする必要がある。 この能力は生涯学習と呼ばれ、ソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチ分類器のリアルワード応用に不可欠である。 本研究ではソーシャルメディア上でのヘイトスピーチ分類の生涯学習を提案する。 本稿では,LB-SOINN(Load-Balancing Self-Organizing Incremental Neural Network)に基づくメモリモジュールとともに,変動表現学習(VRL)を提案する。 実験により、変分表現学習とLB-SOINNメモリモジュールを組み合わせることで、一般的な生涯学習技術よりも優れた性能が得られることを示す。

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