論文の概要: HQP: A Human-Annotated Dataset for Detecting Online Propaganda

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14931v3
• Date: Mon, 25 Nov 2024 14:20:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:16:10.846112
• Title: HQP: A Human-Annotated Dataset for Detecting Online Propaganda
• Title（参考訳）: HQP:オンラインのプロパガンダを検知する人称アノテーション付きデータセット
• Authors: Abdurahman Maarouf, Dominik Bär, Dominique Geissler, Stefan Feuerriegel,
• Abstract要約: 高品質なラベルを用いたオンラインプロパガンダ検出のための新しいデータセットHQPを提案する。 我々は、最先端の言語モデルは、弱いラベルで訓練された場合、オンラインプロパガンダを検出するのに失敗していることを示す。 高品質なラベルの小さなサンプルを用いた素早い学習は、依然として妥当な性能を達成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.837597864085865
• License:
• Abstract: Online propaganda poses a severe threat to the integrity of societies. However, existing datasets for detecting online propaganda have a key limitation: they were annotated using weak labels that can be noisy and even incorrect. To address this limitation, our work makes the following contributions: (1) We present HQP: a novel dataset (N = 30,000) for detecting online propaganda with high-quality labels. To the best of our knowledge, HQP is the first large-scale dataset for detecting online propaganda that was created through human annotation. (2) We show empirically that state-of-the-art language models fail in detecting online propaganda when trained with weak labels (AUC: 64.03). In contrast, state-of-the-art language models can accurately detect online propaganda when trained with our high-quality labels (AUC: 92.25), which is an improvement of ~44%. (3) We show that prompt-based learning using a small sample of high-quality labels can still achieve a reasonable performance (AUC: 80.27) while significantly reducing the cost of labeling. (4) We extend HQP to HQP+ to test how well propaganda across different contexts can be detected. Crucially, our work highlights the importance of high-quality labels for sensitive NLP tasks such as propaganda detection.
• Abstract（参考訳）: オンラインプロパガンダは社会の完全性に深刻な脅威をもたらす。 しかし、オンラインプロパガンダを検出するための既存のデータセットには重要な制限がある。 1)高品質なラベルでオンラインプロパガンダを検出するための新しいデータセット(N = 30,000)をHQPに提示する。 私たちの知る限りでは、HQPは人間のアノテーションによって作成されたオンラインプロパガンダを検出するための最初の大規模なデータセットです。 2) 弱いラベル(AUC: 64.03)でトレーニングした場合, 最先端の言語モデルではオンラインプロパガンダの検出に失敗することが実証的に示されている(AUC: 64.03)。 対照的に、最先端の言語モデルでは、高品質なラベル(AUC:92.25)でトレーニングした際のオンラインプロパガンダを正確に検出できます。 (3) 高品質ラベルの少数のサンプルを用いた即時学習は, 十分な性能(AUC: 80.27)を保ちながら, ラベルのコストを大幅に削減できることを示す。 (4) HQP をHQP+ に拡張し,様々な状況におけるプロパガンダの検出精度を検証した。 本研究は,プロパガンダ検出などの機密性の高いNLPタスクにおいて,高品質なラベルの重要性を強調した。

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