Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unified and Multilingual Author Profiling for Detecting Haters

論文の概要: Unified and Multilingual Author Profiling for Detecting Haters

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09233v1
Date: Sun, 19 Sep 2021 21:53:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-22 06:49:28.985360
Title: Unified and Multilingual Author Profiling for Detecting Haters
Title（参考訳）: ハッカ検出のための統一多言語著者プロファイリング
Authors: Ipek Baris Schlicht and Angel Felipe Magnoss\~ao de Paula
Abstract要約: このフレームワークは、ツイートを文変換器でエンコードし、ユーザプロファイルを学習するための重要なツイートを選択するためのアテンションメカニズムを適用する。提案モデルは,最先端の多言語トランスモデルよりも優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents a unified user profiling framework to identify hate speech spreaders by processing their tweets regardless of the language. The framework encodes the tweets with sentence transformers and applies an attention mechanism to select important tweets for learning user profiles. Furthermore, the attention layer helps to explain why a user is a hate speech spreader by producing attention weights at both token and post level. Our proposed model outperformed the state-of-the-art multilingual transformer models.
Abstract（参考訳）: 本稿では,言語に関係なくツイートを処理してヘイトスピーチスプレッダーを識別する統一ユーザプロファイリングフレームワークを提案する。このフレームワークは、ツイートを文変換でエンコードし、ユーザープロファイルを学ぶために重要なツイートを選択するための注意メカニズムを適用する。さらに、注意層は、トークンレベルとポストレベルの両方で注意重み付けを行うことにより、ユーザがヘイトスピーチスプレッダーである理由を説明するのに役立つ。提案モデルは最先端の多言語トランスフォーマーモデルよりも優れていた。

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