論文の概要: An exploratory experiment on Hindi, Bengali hate-speech detection and transfer learning using neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01997v1
• Date: Thu, 6 Jan 2022 10:13:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-07 18:54:49.577212
• Title: An exploratory experiment on Hindi, Bengali hate-speech detection and transfer learning using neural networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いたヒンディー語のヘイトスピーチ検出と伝達学習に関する探索実験
• Authors: Tung Minh Phung, Jan Cloos
• Abstract要約: 本研究では,ヒンディー語とベンガル語におけるヘイトスピーチテキストを検出するニューラルネットワークのトレーニング手法を提案する。 また、これらの言語が同じ起源を持つため、いくつかの拡張に類似していることから、トランスファーラーニングがこれらの言語学習にどのように適用できるかについても検討する。
• 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 work presents our approach to train a neural network to detect hate-speech texts in Hindi and Bengali. We also explore how transfer learning can be applied to learning these languages, given that they have the same origin and thus, are similar to some extend. Even though the whole experiment was conducted with low computational power, the obtained result is comparable to the results of other, more expensive, models. Furthermore, since the training data in use is relatively small and the two languages are almost entirely unknown to us, this work can be generalized as an effort to demystify lost or alien languages that no human is capable of understanding.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ヒンディー語とベンガル語におけるヘイトスピーチテキストを検出するニューラルネットワークのトレーニング手法を提案する。 また、これらの言語が同じ起源を持つため、いくつかの拡張に類似していることから、トランスファーラーニングをこれらの言語学習に適用する方法についても検討する。 実験全体は低い計算力で実施されたが、得られた結果は他のより高価なモデルの結果に匹敵するものである。 さらに、使用中のトレーニングデータは比較的小さく、2つの言語はほとんど不明であるため、この研究は、人間が理解できない失われた言語やエイリアンの言語を解読する試みとして一般化することができる。

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