論文の概要: Hate Speech and Offensive Language Detection using an Emotion-aware Shared Encoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08777v1
• Date: Fri, 17 Feb 2023 09:31:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 15:23:05.617490
• Title: Hate Speech and Offensive Language Detection using an Emotion-aware Shared Encoder
• Title（参考訳）: 感情認識共有エンコーダを用いたヘイトスピーチと不快言語検出
• Authors: Khouloud Mnassri, Praboda Rajapaksha, Reza Farahbakhsh, Noel Crespi
• Abstract要約: ヘイトスピーチと攻撃的言語検出に関する既存の研究は、事前学習されたトランスフォーマーモデルに基づいて有望な結果をもたらす。 本稿では,他コーパスから抽出した外的感情特徴を組み合わせたマルチタスク共同学習手法を提案する。 以上の結果から,感情的な知識が,データセット間のヘイトスピーチや攻撃的言語をより確実に識別する上で有効であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8734449181723825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rise of emergence of social media platforms has fundamentally altered how people communicate, and among the results of these developments is an increase in online use of abusive content. Therefore, automatically detecting this content is essential for banning inappropriate information, and reducing toxicity and violence on social media platforms. The existing works on hate speech and offensive language detection produce promising results based on pre-trained transformer models, however, they considered only the analysis of abusive content features generated through annotated datasets. This paper addresses a multi-task joint learning approach which combines external emotional features extracted from another corpora in dealing with the imbalanced and scarcity of labeled datasets. Our analysis are using two well-known Transformer-based models, BERT and mBERT, where the later is used to address abusive content detection in multi-lingual scenarios. Our model jointly learns abusive content detection with emotional features by sharing representations through transformers' shared encoder. This approach increases data efficiency, reduce overfitting via shared representations, and ensure fast learning by leveraging auxiliary information. Our findings demonstrate that emotional knowledge helps to more reliably identify hate speech and offensive language across datasets. Our hate speech detection Multi-task model exhibited 3% performance improvement over baseline models, but the performance of multi-task models were not significant for offensive language detection task. More interestingly, in both tasks, multi-task models exhibits less false positive errors compared to single task scenario.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームの台頭は、人々のコミュニケーションの仕方を根本的に変え、これらの発展の結果として、乱用コンテンツのオンライン利用が増加している。 したがって、このコンテンツを自動的に検出することは、不適切な情報を禁止し、ソーシャルメディアプラットフォームにおける毒性や暴力を減らすために不可欠である。 ヘイトスピーチと攻撃的言語検出に関する既存の研究は、事前訓練されたトランスフォーマーモデルに基づく有望な結果をもたらすが、アノテートデータセットから生成された乱用コンテンツの特徴の分析のみを考慮する。 本稿では,ラベル付きデータセットの不均衡と不足に対処するため,他コーパスから抽出した外部感情特徴を組み合わせたマルチタスク共同学習手法を提案する。 本分析では,多言語シナリオにおける乱用コンテンツの検出に,BERTとmBERTという2つのよく知られたTransformerベースのモデルを用いている。 本モデルは,トランスフォーマーの共有エンコーダによる表現の共有により,感情的特徴を伴う乱用コンテンツ検出を共同で学習する。 このアプローチはデータの効率を高め、共有表現によるオーバーフィッティングを低減し、補助情報を活用することで高速な学習を保証する。 その結果,感情的知識は,データセット間のヘイトスピーチや攻撃的言語をより確実に識別する上で有効であることがわかった。 マルチタスクモデルでは,ベースラインモデルよりも3%の性能向上が見られたが,攻撃的言語検出には多タスクモデルの性能が重要ではなかった。 さらに興味深いことに、両方のタスクにおいて、マルチタスクモデルは単一のタスクシナリオに比べて偽陽性エラーが少ない。

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