論文の概要: Detection of Homophobia & Transphobia in Dravidian Languages: Exploring Deep Learning Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01241v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 12:15:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 16:53:34.047125
• Title: Detection of Homophobia & Transphobia in Dravidian Languages: Exploring Deep Learning Methods
• Title（参考訳）: ドラヴィダ語におけるホモフォビア・トランスフォビアの検出:深層学習手法の探索
• Authors: Deepawali Sharma, Vedika Gupta, Vivek Kumar Singh
• Abstract要約: ホモフォビアとトランスフォビアはLGBT+コミュニティに対する攻撃的なコメントを構成している。 本稿では,マラヤラムとタミル・ランゲージのソーシャルメディアコメントの分類に異なるディープラーニング・モジュールの適用性を検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5687561161428403
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increase in abusive content on online social media platforms is impacting the social life of online users. Use of offensive and hate speech has been making so-cial media toxic. Homophobia and transphobia constitute offensive comments against LGBT+ community. It becomes imperative to detect and handle these comments, to timely flag or issue a warning to users indulging in such behaviour. However, automated detection of such content is a challenging task, more so in Dravidian languages which are identified as low resource languages. Motivated by this, the paper attempts to explore applicability of different deep learning mod-els for classification of the social media comments in Malayalam and Tamil lan-guages as homophobic, transphobic and non-anti-LGBT+content. The popularly used deep learning models- Convolutional Neural Network (CNN), Long Short Term Memory (LSTM) using GloVe embedding and transformer-based learning models (Multilingual BERT and IndicBERT) are applied to the classification problem. Results obtained show that IndicBERT outperforms the other imple-mented models, with obtained weighted average F1-score of 0.86 and 0.77 for Malayalam and Tamil, respectively. Therefore, the present work confirms higher performance of IndicBERT on the given task in selected Dravidian languages.
• Abstract（参考訳）: オンラインソーシャルメディアプラットフォームにおける乱用コンテンツの増加は、オンラインユーザーの社会生活に影響を与えている。 攻撃的・憎悪的な言葉の使用は、いわゆるメディアを有害なものにしている。 ホモフォビアとトランスフォビアはLGBT+コミュニティに対する攻撃的なコメントを構成している。 これらのコメントを検知し、処理し、タイムリーにフラグを立てたり、ユーザーに対して警告を発したりすることが必須になる。 しかし,このようなコンテンツの自動検出は,低リソース言語として認識されるドラヴィダ語では難しい課題である。 そこで本論文は,マラヤラムとタミル・ランゲージのソーシャルメディアコメントをホモフォビック,トランスフォビック,非LGBT+コンテンツとして分類するために,異なるディープラーニングモジュールの適用性を検討する。 一般的なディープラーニングモデルである畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、GloVe埋め込みを用いたLong Short Term Memory(LSTM)、トランスフォーマーベース学習モデル(Multilingual BERTおよびIndicBERT)を分類問題に適用する。 その結果、IndicBERTはマラヤラムとタミルでそれぞれ0.86と0.77の重み付き平均F1スコアで他の不完全なモデルよりも優れていた。 そこで本研究では,選択したドラヴィダ語言語における与えられたタスクに対するIndicBERTのより高い性能を確認した。

関連論文リスト

• The Devil is in the Neurons: Interpreting and Mitigating Social Biases in Pre-trained Language Models [78.69526166193236]
  プレトレーニング言語モデル(PLM)は、社会的バイアスのような有害な情報を含むことが認識されている。 我々は,社会バイアスなどの望ましくない行動に起因する言語モデルにおいて,正確に単位(すなわちニューロン)を特定するために,sc Social Bias Neuronsを提案する。 StereoSetの以前の測定値からわかるように、我々のモデルは、低コストで言語モデリング能力を維持しながら、より高い公平性を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T15:41:06Z)
• Breaking the Silence Detecting and Mitigating Gendered Abuse in Hindi, Tamil, and Indian English Online Spaces [0.6543929004971272]
  チームCNLP-NITS-PPは、CNNとBiLSTMネットワークを組み合わせたアンサンブルアプローチを開発した。 CNNは、組み込み入力テキストに適用される畳み込みフィルタを通じて、乱用言語を表す局所的な特徴をキャプチャする。 BiLSTMは、単語とフレーズ間の依存関係について、このシーケンスを解析する。 評価スコアはf1尺度、特に英語0.84に対して高い性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T14:55:47Z)
• Analysis and Detection of Multilingual Hate Speech Using Transformer Based Deep Learning [7.332311991395427]
  ヘイトスピーチの普及に伴い,NLPタスクとしての自動検出の需要が高まっている。 本研究では、Twitter、Facebook、WhatsApp、Instagramなどのソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチを検出するために、トランスフォーマーベースのモデルを提案する。 金の標準データセットは、著名な研究者Zeerak Talat、Sara Tonelli、Melanie Siegel、Rezaul Karimから収集された。 ヘイトスピーチ検出のための提案されたモデルの成功率は、ベンガルデータセットの精度の高い既存のベースラインや最先端モデルよりも高く、英語では89%、ドイツ語では91%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-19T20:40:23Z)
• Understanding writing style in social media with a supervised contrastively pre-trained transformer [57.48690310135374]
  オンラインソーシャルネットワークは、ヘイトスピーチから偽情報の拡散まで、有害な行動の場として機能している。 本稿では, 4.5 x 106テキストの公開資料から得られた大規模コーパスに基づいて学習したStyle Transformer for Authorship Representations (STAR)を紹介する。 512個のトークンからなる8つのドキュメントからなるサポートベースを使用して、著者を最大1616人の著者のセットから、少なくとも80%の精度で識別することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T09:01:17Z)
• "I'm fully who I am": Towards Centering Transgender and Non-Binary Voices to Measure Biases in Open Language Generation [69.25368160338043]
  トランスジェンダーとノンバイナリ(TGNB)の個人は、日常生活から差別や排除を不当に経験している。 オープン・ランゲージ・ジェネレーションにおいて,経験豊富なTGNB人物の疎外化を取り巻く社会的現実がいかに貢献し,持続するかを評価する。 我々はTGNB指向のコミュニティからキュレートされたテンプレートベースの実世界のテキストのデータセットであるTANGOを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T04:21:45Z)
• Countering Malicious Content Moderation Evasion in Online Social Networks: Simulation and Detection of Word Camouflage [64.78260098263489]
  ツイストとカモフラージュキーワードは、プラットフォームコンテンツモデレーションシステムを回避する最もよく使われるテクニックである。 本稿では,コンテンツ回避の新たな手法をシミュレートし,検出する多言語ツールを開発することにより,悪意ある情報に対する対処に大きく貢献する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-27T16:08:49Z)
• bitsa_nlp@LT-EDI-ACL2022: Leveraging Pretrained Language Models for Detecting Homophobia and Transphobia in Social Media Comments [0.9981479937152642]
  ソーシャルメディアコメントにおけるホモフォビアとトランスフォビアを検出するためのLT-EDI共有タスクを提案する。 我々はmBERTのようなモノリンガル・マルチリンガル・トランスフォーマーモデルを用いて実験を行った。 私たちは、タミル語だけでなく、英語でYouTubeコメントの注意深い注釈付き実生活データセット上で、彼らのパフォーマンスを観察します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-27T10:15:34Z)
• Addressing the Challenges of Cross-Lingual Hate Speech Detection [115.1352779982269]
  本稿では,低リソース言語におけるヘイトスピーチ検出を支援するために,言語間移動学習に着目した。 言語間単語の埋め込みを利用して、ソース言語上でニューラルネットワークシステムをトレーニングし、ターゲット言語に適用します。 本研究では,ヘイトスピーチデータセットのラベル不均衡の問題について検討する。なぜなら,ヘイトサンプルと比較して非ヘイトサンプルの比率が高いことがモデル性能の低下につながることが多いからだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-15T20:48:14Z)
• Ceasing hate withMoH: Hate Speech Detection in Hindi-English Code-Switched Language [2.9926023796813728]
  本研究はヒンディー語・英語のコードスイッチング言語におけるヘイトスピーチの分析に焦点をあてる。 データ構造を含むため、Hindi の "Love" を意味する MoH または Map Only Hindi を開発した。 MoHパイプラインは言語識別で構成され、ローマ語からデヴァナガリ・ヒンディー語への翻訳は、ローマ語のヒンディー語の知識ベースを用いて行われる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-18T15:24:32Z)
• Evaluation of Deep Learning Models for Hostility Detection in Hindi Text [2.572404739180802]
  ヒンディー語における敵対的テキスト検出手法を提案する。 提案手法は、Constraint@AAAI 2021 Hindiホスト性検出データセットで評価される。 この多ラベル分類問題に対して,CNN,LSTM,BERTに基づく深層学習手法のホストを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-11T19:10:57Z)
• Racism is a Virus: Anti-Asian Hate and Counterspeech in Social Media during the COVID-19 Crisis [51.39895377836919]
  新型コロナウイルスは、アジアのコミュニティをターゲットにしたソーシャルメディア上で人種差別や憎悪を引き起こしている。 我々は、Twitterのレンズを通して、反アジアヘイトスピーチの進化と普及について研究する。 私たちは、14ヶ月にわたる反アジア的憎悪と反音声のデータセットとして最大となるCOVID-HATEを作成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-25T21:58:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。