論文の概要: Transfer Language Selection for Zero-Shot Cross-Lingual Abusive Language Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00962v1
• Date: Thu, 2 Jun 2022 09:53:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-03 14:01:32.602211
• Title: Transfer Language Selection for Zero-Shot Cross-Lingual Abusive Language Detection
• Title（参考訳）: ゼロショット言語間乱用言語検出のための転送言語選択
• Authors: Juuso Eronen, Michal Ptaszynski, Fumito Masui, Masaki Arata, Gniewosz Leliwa, Michal Wroczynski
• Abstract要約: 各言語に対するデータセットを作成する代わりに、ゼロショット乱用言語検出における言語間移動学習の有効性を実証する。 私たちのデータセットは、3つの言語ファミリーの7つの異なる言語から来ています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2998722397348335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We study the selection of transfer languages for automatic abusive language detection. Instead of preparing a dataset for every language, we demonstrate the effectiveness of cross-lingual transfer learning for zero-shot abusive language detection. This way we can use existing data from higher-resource languages to build better detection systems for low-resource languages. Our datasets are from seven different languages from three language families. We measure the distance between the languages using several language similarity measures, especially by quantifying the World Atlas of Language Structures. We show that there is a correlation between linguistic similarity and classifier performance. This discovery allows us to choose an optimal transfer language for zero shot abusive language detection.
• Abstract（参考訳）: 自動乱用言語検出のためのトランスファー言語の選択について検討する。 各言語用のデータセットを作成する代わりに,ゼロショット乱用言語検出のための言語間転送学習の有効性を示す。 これにより、高リソース言語の既存のデータを使用して、低リソース言語のより良い検出システムを構築することができます。 私たちのデータセットは、3つの言語ファミリーから7つの異なる言語からのものです。 我々は言語間の距離を複数の言語類似度尺度を用いて測定し、特に言語構造の世界アトラスを定量化する。 言語的類似性と分類器の性能には相関関係があることが示される。 この発見により、ゼロショット乱用言語検出のための最適な転送言語を選択できる。

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