Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cross-lingual Hate Speech Detection using Transformer Models

論文の概要: Cross-lingual Hate Speech Detection using Transformer Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00981v1
Date: Mon, 1 Nov 2021 14:42:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-02 14:56:44.070157
Title: Cross-lingual Hate Speech Detection using Transformer Models
Title（参考訳）: トランスフォーマーモデルを用いた言語間ヘイトスピーチ検出
Authors: Teodor Ti\c{t}a, Arkaitz Zubiaga
Abstract要約: 言語横断設定におけるヘイトスピーチ検出は、中規模および大規模オンラインプラットフォームにおいて最も関心を寄せる分野である。本稿では、この重要なソーシャルデータサイエンス課題に関して、微調整された多言語トランスフォーマーモデルの能力について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.531659195805749
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Hate speech detection within a cross-lingual setting represents a paramount area of interest for all medium and large-scale online platforms. Failing to properly address this issue on a global scale has already led over time to morally questionable real-life events, human deaths, and the perpetuation of hate itself. This paper illustrates the capabilities of fine-tuned altered multi-lingual Transformer models (mBERT, XLM-RoBERTa) regarding this crucial social data science task with cross-lingual training from English to French, vice-versa and each language on its own, including sections about iterative improvement and comparative error analysis.
Abstract（参考訳）: 言語横断設定におけるヘイトスピーチ検出は、中規模および大規模オンラインプラットフォームにおいて最も関心を寄せる分野である。この問題をグローバルな規模で適切に解決できないことは、道徳的に疑わしい現実の出来事、人間の死、そして憎悪そのものの永続性につながる。本稿では, 英語からフランス語, フランス語, バイヴァーサ, および各言語を個別に学習する, この重要なソーシャルデータサイエンス課題について, 反復的改善と比較誤差分析を含む細調整による多言語トランスフォーマーモデル(mBERT, XLM-RoBERTa)の能力について述べる。

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