論文の概要: A simple language-agnostic yet very strong baseline system for hate speech and offensive content identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02511v1
• Date: Sat, 5 Feb 2022 08:09:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-11 11:24:25.664732
• Title: A simple language-agnostic yet very strong baseline system for hate speech and offensive content identification
• Title（参考訳）: ヘイトスピーチと攻撃的コンテンツ識別のための単純言語非依存かつ非常に強力なベースラインシステム
• Authors: Yves Bestgen
• Abstract要約: 古典的な教師付きアルゴリズムに基づくシステムは、文字n-gramのみを供給し、したがって完全に言語に依存しないシステムを提案する。 英語では中程度のパフォーマンスに達しており、ディープラーニングアプローチの開発が容易な言語である。 これらの言語の3つのタスクでパフォーマンスが平均化され、多くのディープラーニングアプローチを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For automatically identifying hate speech and offensive content in tweets, a system based on a classical supervised algorithm only fed with character n-grams, and thus completely language-agnostic, is proposed by the SATLab team. After its optimization in terms of the feature weighting and the classifier parameters, it reached, in the multilingual HASOC 2021 challenge, a medium performance level in English, the language for which it is easy to develop deep learning approaches relying on many external linguistic resources, but a far better level for the two less resourced language, Hindi and Marathi. It ends even first when performances are averaged over the three tasks in these languages, outperforming many deep learning approaches. These performances suggest that it is an interesting reference level to evaluate the benefits of using more complex approaches such as deep learning or taking into account complementary resources.
• Abstract（参考訳）: ツイート中のヘイトスピーチと攻撃的コンテンツを自動的に識別するために、従来の教師付きアルゴリズムに基づくシステムは文字n-gramのみを供給し、したがって完全に言語に依存しない。 機能の重み付けと分類パラメータの最適化によって、多言語hasoc 2021チャレンジでは、英語の中間パフォーマンスレベルである、多くの外部言語リソースに依存するディープラーニングアプローチの開発が容易な言語、ヒンディー語とマラティ語という2つの少ない言語に対して、はるかに優れたレベルに達した。 パフォーマンスがこれらの言語で3つのタスクに平均され、多くのディープラーニングアプローチを上回って初めて終わる。 これらのパフォーマンスは、ディープラーニングのようなより複雑なアプローチや補完的リソースを考慮に入れることのメリットを評価するのに、興味深い参照レベルであることを示唆している。

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