論文の概要: Hypers at ComMA@ICON: Modelling Aggressiveness, Gender Bias and Communal Bias Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.15417v2
• Date: Mon, 3 Jan 2022 03:53:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-04 12:06:48.255517
• Title: Hypers at ComMA@ICON: Modelling Aggressiveness, Gender Bias and Communal Bias Identification
• Title（参考訳）: ComMA@ICONにおけるHypers: 攻撃性、ジェンダーバイアス、コミュニティバイアス識別のモデル化
• Authors: Sean Benhur, Roshan Nayak, Kanchana Sivanraju, Adeep Hande, Subalalitha Chinnaudayar Navaneethakrishnan, Ruba Priyadharshini, Bharathi Raja Chakravarthi6
• Abstract要約: 共有タスクComMA@ICONにおける作業のシステム記述について述べる。 我々は、その文がどれほど攻撃的であるかと、その文が性バイアスであるか、あるいは共同バイアスであるかを分類する必要がある。 ベンガル語で0.223のインスタンスF1スコア,ベンガル語で0.322のインスタンスF1スコア,マイタイ語で0.129のインスタンスF1スコア,ヒンディー語で0.336のインスタンスF1スコアでランク3を得ることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to the exponentially increasing reach of social media, it is essential to focus on its negative aspects as it can potentially divide society and incite people into violence. In this paper, we present our system description of work on the shared task ComMA@ICON, where we have to classify how aggressive the sentence is and if the sentence is gender-biased or communal biased. These three could be the primary reasons to cause significant problems in society. As team Hypers we have proposed an approach that utilizes different pretrained models with Attention and mean pooling methods. We were able to get Rank 3 with 0.223 Instance F1 score on Bengali, Rank 2 with 0.322 Instance F1 score on Multi-lingual set, Rank 4 with 0.129 Instance F1 score on Meitei and Rank 5 with 0.336 Instance F1 score on Hindi. The source code and the pretrained models of this work can be found here.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの普及が急速に進んでいるため、社会を分裂させ、人々を暴力に陥れる可能性があるため、その否定的な側面に焦点を合わせることが不可欠である。 本稿では,共有タスクComMA@ICONにおける作業のシステム記述について述べる。そこでは,文章がいかに攻撃的であるか,文章が性バイアスであるか,あるいは共同バイアスであるかを分類する必要がある。 これら3つが社会に重大な問題を引き起こす主な原因である可能性がある。 チームhypersとして、注意力と平均プーリング方法を備えた、さまざまな事前学習モデルを使用するアプローチを提案しました。 ベンガル語で0.223のインスタンスF1スコア,ベンガル語で0.322のインスタンスF1スコア,マイタイ語で0.129のインスタンスF1スコア,ヒンディー語で0.336のインスタンスF1スコアでランク3を得ることができた。 この作業のソースコードと事前訓練されたモデルがここにある。

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