論文の概要: Perplexed by Quality: A Perplexity-based Method for Adult and Harmful
Content Detection in Multilingual Heterogeneous Web Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10440v1
- Date: Tue, 20 Dec 2022 17:14:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-21 15:49:09.347759
- Title: Perplexed by Quality: A Perplexity-based Method for Adult and Harmful
Content Detection in Multilingual Heterogeneous Web Data
- Title（参考訳）: 品質に困惑した:多言語ヘテロジニアスwebデータにおける成人および有害コンテンツ検出のためのパープレキシティに基づく手法
- Authors: Tim Jansen, Yangling Tong, Victoria Zevallos, Pedro Ortiz Suarez
- Abstract要約: 我々は多言語不均一なWebデータにおいて、成人と有害なコンテンツを検出する様々な方法を探究する。
我々は、成人および有害なテキストデータのみを訓練し、与えられたしきい値以上の難易度値の文書を選択する。
このアプローチは、文書を事実上2つの異なるグループにクラスタリングし、パープレキシティのしきい値の選択を大幅に促進します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As demand for large corpora increases with the size of current
state-of-the-art language models, using web data as the main part of the
pre-training corpus for these models has become a ubiquitous practice. This, in
turn, has introduced an important challenge for NLP practitioners, as they are
now confronted with the task of developing highly optimized models and
pipelines for pre-processing large quantities of textual data, which implies,
effectively classifying and filtering multilingual, heterogeneous and noisy
data, at web scale. One of the main components of this pre-processing step for
the pre-training corpora of large language models, is the removal of adult and
harmful content. In this paper we explore different methods for detecting adult
and harmful of content in multilingual heterogeneous web data. We first show
how traditional methods in harmful content detection, that seemingly perform
quite well in small and specialized datasets quickly break down when confronted
with heterogeneous noisy web data. We then resort to using a perplexity based
approach but with a twist: Instead of using a so-called "clean" corpus to train
a small language model and then use perplexity so select the documents with low
perplexity, i.e., the documents that resemble this so-called "clean" corpus the
most. We train solely with adult and harmful textual data, and then select the
documents having a perplexity value above a given threshold. This approach will
virtually cluster our documents into two distinct groups, which will greatly
facilitate the choice of the threshold for the perplexity and will also allow
us to obtain higher precision than with the traditional classification methods
for detecting adult and harmful content.
- Abstract（参考訳）: 大規模コーパスの需要が現在の最先端言語モデルのサイズとともに増大するにつれ、これらのモデルの事前学習コーパスの主要部分としてwebデータを使用することは、ユビキタスな実践となっている。
今や、大量のテキストデータを前処理するための高度に最適化されたモデルとパイプラインを開発するという課題に直面しており、これはWebスケールで多言語、異種、ノイズの多いデータを効果的に分類し、フィルタリングすることを意味している。
大規模言語モデルの事前学習コーパスにおけるこの前処理ステップの主な構成要素の1つは、成人および有害なコンテンツの削除である。
本稿では,多言語ヘテロジニアスwebデータにおける成人および有害コンテンツの検出方法について検討する。
まず, 有害コンテンツ検出における従来の手法が, 不均一な web データに直面すると, 小規模で特殊なデータセットで非常にうまく機能することを示す。
いわゆる"クリーン"コーパスを使用して小さな言語モデルをトレーニングし、パープレキシティを使用して低パープレキシティのドキュメントを選択する代わりに、このいわゆる"クリーン"コーパスに最もよく似たドキュメントを選択します。
我々は、成人および有害なテキストデータのみを訓練し、与えられた閾値を超える複雑な値の文書を選択する。
このアプローチは文書を2つの異なるグループに事実上クラスタ化することで、難易度に対するしきい値の選択を大幅に促進し、また、従来の成人および有害なコンテンツの検出方法よりも高い精度を得ることができる。
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