論文の概要: Leveraging Dependency Grammar for Fine-Grained Offensive Language Detection using Graph Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13164v1
• Date: Thu, 26 May 2022 05:27:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-27 13:23:48.393450
• Title: Leveraging Dependency Grammar for Fine-Grained Offensive Language Detection using Graph Convolutional Networks
• Title（参考訳）: グラフ畳み込みネットワークを用いた細粒度攻撃言語検出のための依存文法の活用
• Authors: Divyam Goel, Raksha Sharma
• Abstract要約: 我々はTwitterにおける攻撃的言語検出の問題に対処する。 文の係り受け解析木に構文的特徴を統合するSyLSTMという新しい手法を提案する。 その結果,提案手法は,パラメータの桁数を桁違いに減らして,最先端のBERTモデルよりも大幅に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5457150493905063
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The last few years have witnessed an exponential rise in the propagation of offensive text on social media. Identification of this text with high precision is crucial for the well-being of society. Most of the existing approaches tend to give high toxicity scores to innocuous statements (e.g., "I am a gay man"). These false positives result from over-generalization on the training data where specific terms in the statement may have been used in a pejorative sense (e.g., "gay"). Emphasis on such words alone can lead to discrimination against the classes these systems are designed to protect. In this paper, we address the problem of offensive language detection on Twitter, while also detecting the type and the target of the offence. We propose a novel approach called SyLSTM, which integrates syntactic features in the form of the dependency parse tree of a sentence and semantic features in the form of word embeddings into a deep learning architecture using a Graph Convolutional Network. Results show that the proposed approach significantly outperforms the state-of-the-art BERT model with orders of magnitude fewer number of parameters.
• Abstract（参考訳）: ここ数年、ソーシャルメディア上では、攻撃的なテキストの拡散が指数関数的に増加している。 この文章を高精度に識別することは社会の幸福に不可欠である。 既存のアプローチのほとんどは、無害な発言に対して高い毒性スコアを与える傾向がある(例えば、"i am a gay man")。 これらの偽陽性は、文中の特定の用語が悲観的な意味で使われたかもしれない訓練データ(例えば「ゲイ」)の過大な一般化から生じる。 このような単語のみに重きを置くことは、これらのシステムが保護するように設計されたクラスに対する差別につながる可能性がある。 本稿では,Twitterにおける攻撃的言語検出の問題に対処するとともに,攻撃のタイプとターゲットを検出する。 我々はSyLSTMと呼ばれる新しい手法を提案し、文の依存構文木という形で構文的特徴を統合し、単語埋め込みという形で意味的特徴をグラフ畳み込みネットワークを用いてディープラーニングアーキテクチャに組み込む。 その結果,提案手法は,パラメータの桁数を桁違いに減らして,最先端のBERTモデルよりも優れていた。

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