論文の概要: Multilingual Auxiliary Tasks Training: Bridging the Gap between Languages for Zero-Shot Transfer of Hate Speech Detection Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13029v2
• Date: Tue, 25 Oct 2022 08:20:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 10:41:08.414890
• Title: Multilingual Auxiliary Tasks Training: Bridging the Gap between Languages for Zero-Shot Transfer of Hate Speech Detection Models
• Title（参考訳）: 多言語補助タスクトレーニング:ヘイトスピーチ検出モデルのゼロショット転送のための言語間ギャップの橋渡し
• Authors: Syrielle Montariol, Arij Riabi, Djam\'e Seddah
• Abstract要約: 副タスクの微調整によって得られる言語間知識プロキシにより、ヘイトスピーチ検出モデルがどのような恩恵を受けるかを示す。 本稿では,言語間のヘイトスピーチ検出モデルのゼロショット転送を改善するために,多言語補助タスクの訓練を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.97478982737167
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Zero-shot cross-lingual transfer learning has been shown to be highly challenging for tasks involving a lot of linguistic specificities or when a cultural gap is present between languages, such as in hate speech detection. In this paper, we highlight this limitation for hate speech detection in several domains and languages using strict experimental settings. Then, we propose to train on multilingual auxiliary tasks -- sentiment analysis, named entity recognition, and tasks relying on syntactic information -- to improve zero-shot transfer of hate speech detection models across languages. We show how hate speech detection models benefit from a cross-lingual knowledge proxy brought by auxiliary tasks fine-tuning and highlight these tasks' positive impact on bridging the hate speech linguistic and cultural gap between languages.
• Abstract（参考訳）: ゼロショットクロスリンガルトランスファー学習は、多くの言語特異性を伴うタスクや、ヘイトスピーチ検出のような言語間の文化的ギャップが存在する場合において、非常に困難であることが示されている。 本稿では,いくつかのドメインおよび言語におけるヘイトスピーチ検出の制限について,厳密な実験的設定を用いて強調する。 次に,言語間のヘイトスピーチ検出モデルのゼロショット転送を改善するために,感情分析,エンティティ認識,構文情報に依存するタスクといった多言語補助タスクを訓練することを提案する。 本研究では,言語間の言語的ギャップと文化的ギャップを埋める上で,ヘイトスピーチ検出モデルが副タスクの微調整によってもたらされる言語間知識プロキシのメリットを示す。

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