論文の概要: How to Solve Few-Shot Abusive Content Detection Using the Data We Actually Have

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14081v1
• Date: Tue, 23 May 2023 14:04:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 15:50:10.596343
• Title: How to Solve Few-Shot Abusive Content Detection Using the Data We Actually Have
• Title（参考訳）: 実際に取得したデータを用いた乱用コンテンツ検出の解法
• Authors: Viktor Hangya, Alexander Fraser
• Abstract要約: この作業では、すでに持っているデータセットを活用し、虐待的な言語検出に関連する幅広いタスクをカバーしています。 まず、マルチタスク方式でモデルをトレーニングし、ターゲット要件に数発の適応を実行する。 我々の実験は、既存のデータセットとターゲットタスクのほんの数ショットだけを活用することで、モデルの性能をモノリンガルだけでなく言語間でも改善できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.93896701392238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the broad range of social media platforms and their user groups, the requirements of abusive language detection systems are varied and ever-changing. Already a large set of annotated corpora with different properties and label sets were created, such as hate or misogyny detection, but the form and targets of abusive speech are constantly changing. Since, the annotation of new corpora is expensive, in this work we leverage datasets we already have, covering a wide range of tasks related to abusive language detection, in order to build models cheaply for a new target label set and/or language, using only a few training examples of the target domain. We propose a two-step approach: first we train our model in a multitask fashion. We then carry out few-shot adaptation to the target requirements. Our experiments show that by leveraging already existing datasets and only a few-shots of the target task the performance of models can be improved not only monolingually but across languages as well. Our analysis also shows that our models acquire a general understanding of abusive language, since they improve the prediction of labels which are present only in the target dataset. We also analyze the trade-off between specializing the already existing datasets to a given target setup for best performance and its negative effects on model adaptability.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームとそのユーザグループの範囲が広いため、乱用言語検出システムの要件は様々であり、常に変化している。 ヘイトや不正検出など、さまざまな特性とラベルセットを持つ注釈付きコーパスがすでに作成されているが、乱用されたスピーチの形式とターゲットは常に変化している。 新しいコーパスのアノテーションは高価であるため、この作業では、私たちがすでに持っているデータセットを活用して、乱用言語検出に関連する幅広いタスクをカバーし、ターゲットドメインのいくつかのトレーニング例のみを使用して、新しいターゲットラベルセットと/または言語のためのモデルを安価に構築します。 まず,マルチタスク方式でモデルをトレーニングする。 次に、ターゲット要件に少数の順応を実行します。 我々の実験は、既存のデータセットとターゲットタスクのほんの数ショットだけを活用することで、モデルの性能をモノリンガルだけでなく言語間でも改善できることを示した。 また,本モデルでは,対象データセットにのみ存在するラベルの予測を改善するため,乱用言語に対する一般的な理解も得られている。 また、既存のデータセットを最適なパフォーマンスのために所定のターゲット設定に特殊化することと、モデル適応性に悪影響を及ぼすこととのトレードオフを分析する。

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