論文の概要: Multilingual Counter Narrative Type Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13664v1
• Date: Tue, 28 Sep 2021 12:31:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-09-29 14:42:44.209715
• Title: Multilingual Counter Narrative Type Classification
• Title（参考訳）: 多言語対数ナラティブ型分類
• Authors: Yi-Ling Chung, Marco Guerini, Rodrigo Agerri
• Abstract要約: 本稿では,一言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多 特に、言語横断予測の前にすべての言語を英語に翻訳した場合に、カウンター・ナラティブ・タイプの大部分に対して、強力なベースライン分類結果が報告される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.653940190782142
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The growing interest in employing counter narratives for hatred intervention brings with it a focus on dataset creation and automation strategies. In this scenario, learning to recognize counter narrative types from natural text is expected to be useful for applications such as hate speech countering, where operators from non-governmental organizations are supposed to answer to hate with several and diverse arguments that can be mined from online sources. This paper presents the first multilingual work on counter narrative type classification, evaluating SoTA pre-trained language models in monolingual, multilingual and cross-lingual settings. When considering a fine-grained annotation of counter narrative classes, we report strong baseline classification results for the majority of the counter narrative types, especially if we translate every language to English before cross-lingual prediction. This suggests that knowledge about counter narratives can be successfully transferred across languages.
• Abstract（参考訳）: 憎悪の介入にカウンターナラティブを採用することへの関心が高まり、データセットの作成と自動化戦略に焦点が当てられている。 このシナリオでは、自然テキストからカウンターナラティブタイプを認識することを学ぶことは、ヘイトスピーチカウンティング(ヘイトスピーチカウンティング)のようなアプリケーションにとって有用であると期待されている。 本稿では,単言語・多言語・多言語・多言語・多言語・多言語設定におけるSoTA事前学習言語モデルの評価を行う。 対訳クラスの細粒度アノテーションを考えると,対談タイプの大部分について,特に言語横断予測の前にすべての言語を英語に翻訳する場合,強いベースライン分類結果が報告されている。 これは、対談に関する知識が言語間でうまく伝達できることを示唆している。

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