論文の概要: One to rule them all: Towards Joint Indic Language Hate Speech Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13711v1
• Date: Tue, 28 Sep 2021 13:30:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-29 19:06:57.596923
• Title: One to rule them all: Towards Joint Indic Language Hate Speech Detection
• Title（参考訳）: それらすべてを支配すべき1つは: 合同indic language hate speech detectionに向けて
• Authors: Mehar Bhatia, Tenzin Singhay Bhotia, Akshat Agarwal, Prakash Ramesh, Shubham Gupta, Kumar Shridhar, Felix Laumann and Ayushman Dash
• Abstract要約: 本稿では、最先端のトランスフォーマー言語モデルを用いて、ヘイトや攻撃的な音声検出を共同で学習する多言語アーキテクチャを提案する。 提案したテストコーパスでは,サブタスク1AのマクロF1スコアが0.7996,0.7748,0.8651,サブタスク1Bのきめ細かい分類において0.6268,0.5603となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.296361860015606
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper is a contribution to the Hate Speech and Offensive Content Identification in Indo-European Languages (HASOC) 2021 shared task. Social media today is a hotbed of toxic and hateful conversations, in various languages. Recent news reports have shown that current models struggle to automatically identify hate posted in minority languages. Therefore, efficiently curbing hate speech is a critical challenge and problem of interest. We present a multilingual architecture using state-of-the-art transformer language models to jointly learn hate and offensive speech detection across three languages namely, English, Hindi, and Marathi. On the provided testing corpora, we achieve Macro F1 scores of 0.7996, 0.7748, 0.8651 for sub-task 1A and 0.6268, 0.5603 during the fine-grained classification of sub-task 1B. These results show the efficacy of exploiting a multilingual training scheme.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,indo-european languages (hasoc) 2021におけるヘイトスピーチと攻撃的コンテンツ識別への貢献について述べる。 今日ソーシャルメディアは、さまざまな言語で有毒で憎悪的な会話の温床となっている。 最近の報道によると、現在のモデルは少数言語で投稿された憎悪を自動的に識別するのに苦労している。 したがって、ヘイトスピーチを効果的に抑制することは重要な課題であり、関心事である。 本稿では,最先端のトランスフォーマー言語モデルを用いて,英語,ヒンディー語,マラティ語という3言語間のヘイトとアグレッシブな発話検出を共同学習する多言語アーキテクチャを提案する。 提案したテストコーパスでは,サブタスク1AのマクロF1スコアが0.7996,0.7748,0.8651,サブタスク1Bのきめ細かい分類において0.6268,0.5603となる。 以上の結果から,多言語訓練の有効性が示唆された。

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