論文の概要: Zero-shot Code-Mixed Offensive Span Identification through Rationale Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06119v1
• Date: Thu, 12 May 2022 14:32:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-13 18:00:48.529579
• Title: Zero-shot Code-Mixed Offensive Span Identification through Rationale Extraction
• Title（参考訳）: Rationale 抽出によるゼロショット符号混合攻撃スパン同定
• Authors: Manikandan Ravikiran, Bharathi Raja Chakravarthi
• Abstract要約: 本稿では,ゼロショット攻撃スパン識別における文レベル変換器の有効性について検討する。 我々は、ゼロショット攻撃スパン識別のためのトランスフォーマーに基づく攻撃言語分類モデルに適応する。 LIMEとIGはともにMasked Data AugmentationとMultilabel Trainingで大幅に改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4960574829030735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper investigates the effectiveness of sentence-level transformers for zero-shot offensive span identification on a code-mixed Tamil dataset. More specifically, we evaluate rationale extraction methods of Local Interpretable Model Agnostic Explanations (LIME) \cite{DBLP:conf/kdd/Ribeiro0G16} and Integrated Gradients (IG) \cite{DBLP:conf/icml/SundararajanTY17} for adapting transformer based offensive language classification models for zero-shot offensive span identification. To this end, we find that LIME and IG show baseline $F_{1}$ of 26.35\% and 44.83\%, respectively. Besides, we study the effect of data set size and training process on the overall accuracy of span identification. As a result, we find both LIME and IG to show significant improvement with Masked Data Augmentation and Multilabel Training, with $F_{1}$ of 50.23\% and 47.38\% respectively. \textit{Disclaimer : This paper contains examples that may be considered profane, vulgar, or offensive. The examples do not represent the views of the authors or their employers/graduate schools towards any person(s), group(s), practice(s), or entity/entities. Instead they are used to emphasize only the linguistic research challenges.}
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コードミキシングタミルデータセットを用いたゼロショット攻撃スパン識別における文レベル変換器の有効性について検討する。 より具体的には、ゼロショット攻撃スパン識別のためのトランスフォーマーに基づく攻撃言語分類モデルに適用するために、局所解釈モデルAgnostic Explanations (LIME) \cite{DBLP:conf/kdd/Ribeiro0G16}およびIntegrated Gradients (IG) \cite{DBLP:conf/icml/SundararajanTY17}の合理的抽出方法を評価する。 この結果、lime と ig はそれぞれ 26.35\% と 44.83\% のベースライン $f_{1}$ を示すことがわかった。 さらに,データセットサイズとトレーニングプロセスがスパン識別の全体的な精度に与える影響について検討した。 その結果, Masked Data Augmentation と Multilabel Training では LIME と IG がそれぞれ 50.23 % と 47.38 % で大きく改善されていることがわかった。 \textit{disclaimer : 本論文は、逸脱、粗悪、または攻撃的と見なすことができる例を含む。 この例は、著者やその雇用主や大学院の、あらゆる人(人)、グループ(人)、実践(人)、実体(人)に対する見解を表すものではない。 代わりに、言語研究の課題のみを強調するために使用される。 }

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