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/2305.14081v2
• Date: Mon, 6 May 2024 07:41:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 01:26:19.687514
• 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。 私たちのゴールは、ターゲットドメインのトレーニング例を少しだけ使用して、新しいターゲットラベルセットや/または言語のために、安価にモデルを構築することです。 実験の結果、すでに存在するデータセットと、対象タスクのほんの数ショットしか使用していないモデルの性能が、モノリンガル言語と言語間で改善されていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.23138483086277
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the broad range of social media platforms, 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 evolving. 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. Our goal is 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 using already existing datasets and only a few-shots of the target task the performance of models improve both monolingually and across languages. 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 and can benefit from knowledge about labels which are not directly used for the target task.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームが幅広いため、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進化している。 以来、新しいコーパスのアノテーションは高価であり、この作業では、すでに持っているデータセットを活用し、乱用言語検出に関連する幅広いタスクをカバーしています。 私たちのゴールは、ターゲットドメインのトレーニング例を少しだけ使用して、新しいターゲットラベルセットや/または言語のために、安価にモデルを構築することです。 まずモデルをマルチタスクでトレーニングする。 次に、ターゲット要件に数発の適応を実行します。 実験の結果、すでに存在するデータセットと、対象タスクのほんの数ショットしか使用していないモデルの性能が、モノリンガル言語と言語間で改善されていることがわかった。 また,本モデルでは,ターゲットデータセットにのみ存在するラベルの予測を改良し,ターゲットタスクに直接使用されていないラベルに関する知識の恩恵を受けることができるため,乱用言語に対する一般的な理解も得られている。

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