Fugu-MT 論文翻訳(概要): HausaNLP at SemEval-2023 Task 10: Transfer Learning, Synthetic Data and Side-Information for Multi-Level Sexism Classification

論文の概要: HausaNLP at SemEval-2023 Task 10: Transfer Learning, Synthetic Data and Side-Information for Multi-Level Sexism Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00076v1
Date: Fri, 28 Apr 2023 20:03:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-02 17:17:49.570853
Title: HausaNLP at SemEval-2023 Task 10: Transfer Learning, Synthetic Data and Side-Information for Multi-Level Sexism Classification
Title（参考訳）: SemEval-2023 Task 10:Transfer Learning, Synthetic Data and Side-information for Multi-Level Sexism Classification
Authors: Saminu Mohammad Aliyu, Idris Abdulmumin, Shamsuddeen Hassan Muhammad, Ibrahim Said Ahmad, Saheed Abdullahi Salahudeen, Aliyu Yusuf, Falalu Ibrahim Lawan
Abstract要約: SemEval-2023 Task 10: Explainable Detection of Online Sexism (EDOS) task。 XLM-T (sentiment classification) と HateBERT (same domain - Reddit) の2つの言語モデルを用いて,マルチレベル分類をSexist と not Sexist に移行する効果を検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.007696728525672149
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present the findings of our participation in the SemEval-2023 Task 10: Explainable Detection of Online Sexism (EDOS) task, a shared task on offensive language (sexism) detection on English Gab and Reddit dataset. We investigated the effects of transferring two language models: XLM-T (sentiment classification) and HateBERT (same domain -- Reddit) for multi-level classification into Sexist or not Sexist, and other subsequent sub-classifications of the sexist data. We also use synthetic classification of unlabelled dataset and intermediary class information to maximize the performance of our models. We submitted a system in Task A, and it ranked 49th with F1-score of 0.82. This result showed to be competitive as it only under-performed the best system by 0.052% F1-score.
Abstract（参考訳）: 我々は、semeval-2023タスク10: explainsable detection of online sexism (edos) task, a shared task on offensive language (sexism) detection on english gab and reddit dataset に参加した。 XLM-T (sentiment classification) と HateBERT (same domain - Reddit) の2つの言語モデルによる性差別の多段階分類の効果を検討した。また,ラベルなしデータセットと中間クラス情報の合成分類を用いて,モデルの性能を最大化する。タスクAにシステムを提出し,F1スコア0.82で49位となった。この結果は、最善のシステムを0.052%のf1-scoreで下回るだけの競争力を示した。

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