論文の概要: SexWEs: Domain-Aware Word Embeddings via Cross-lingual Semantic
Specialisation for Chinese Sexism Detection in Social Media
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08447v1
- Date: Tue, 15 Nov 2022 19:00:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-17 15:48:39.702263
- Title: SexWEs: Domain-Aware Word Embeddings via Cross-lingual Semantic
Specialisation for Chinese Sexism Detection in Social Media
- Title（参考訳）: SexWEs: ソーシャルメディアにおける中国語性検知のための言語間セマンティックスペシャライゼーションによるドメイン認識語埋め込み
- Authors: Aiqi Jiang, Arkaitz Zubiaga
- Abstract要約: ソーシャルメディアにおける性差別検出のための言語間ドメイン対応セマンティック・スペシャライゼーション・システムを開発した。
我々は、高リソース言語(英語)からの性差別のセマンティックリソースを活用し、ターゲット言語(中国語)の事前学習された単語ベクトルを専門化し、ドメイン知識を注入する。
他の専門化アプローチや中国語のベースライン語ベクトルと比較すると,本質的評価と外生的評価の両方において,SexWEsの平均スコアは0.033と0.064である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.246615034191553
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The goal of sexism detection is to mitigate negative online content targeting
certain gender groups of people. However, the limited availability of labeled
sexism-related datasets makes it problematic to identify online sexism for
low-resource languages. In this paper, we address the task of automatic sexism
detection in social media for one low-resource language -- Chinese. Rather than
collecting new sexism data or building cross-lingual transfer learning models,
we develop a cross-lingual domain-aware semantic specialisation system in order
to make the most of existing data. Semantic specialisation is a technique for
retrofitting pre-trained distributional word vectors by integrating external
linguistic knowledge (such as lexico-semantic relations) into the specialised
feature space. To do this, we leverage semantic resources for sexism from a
high-resource language (English) to specialise pre-trained word vectors in the
target language (Chinese) to inject domain knowledge. We demonstrate the
benefit of our sexist word embeddings (SexWEs) specialised by our framework via
intrinsic evaluation of word similarity and extrinsic evaluation of sexism
detection. Compared with other specialisation approaches and Chinese baseline
word vectors, our SexWEs shows an average score improvement of 0.033 and 0.064
in both intrinsic and extrinsic evaluations, respectively. The ablative results
and visualisation of SexWEs also prove the effectiveness of our framework on
retrofitting word vectors in low-resource languages. Our code and
sexism-related word vectors will be publicly available.
- Abstract（参考訳）: 性差別検出の目標は、特定の性別グループをターゲットにしたネガティブなオンラインコンテンツを緩和することである。
しかし、ラベル付き性差別関連データセットが限られたため、低リソース言語に対するオンライン性差別を特定することは問題となる。
本稿では,1つの低リソース言語である中国語に対するソーシャルメディアにおける性差別の自動検出の課題に対処する。
新しい性差別データを収集したり、言語間移動学習モデルを構築する代わりに、既存のデータを活用するために言語間ドメイン認識セマンティック・スペシャライゼーション・システムを開発する。
意味的特殊化(semantic specialization)は、外部言語知識(lexico-semantic relationsなど)を特殊化特徴空間に統合することにより、事前訓練された分布的単語ベクトルを再構築する技法である。
これを実現するために、ハイリソース言語(英語)からの性差別のためのセマンティックリソースを活用し、対象言語(中国語)における事前学習された単語ベクトルを専門化し、ドメイン知識を注入する。
本研究は, セクシストの単語埋め込み(sexwes)の利点を, 単語類似性の固有評価とセクシズム検出の極端評価を通じて実証する。
他の特殊化手法や中国語のベースライン単語ベクトルと比較すると,本質的評価と外因的評価では平均スコアが0.033,0.064であった。
また,低リソース言語における単語ベクトルの再構成におけるSexWEsの有効性を検証した。
私たちのコードと性差別に関連する単語ベクトルは公開されます。
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