論文の概要: Evaluating the Effectiveness of Natural Language Inference for Hate Speech Detection in Languages with Limited Labeled Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03722v2
• Date: Sat, 10 Jun 2023 09:20:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 23:05:33.622333
• Title: Evaluating the Effectiveness of Natural Language Inference for Hate Speech Detection in Languages with Limited Labeled Data
• Title（参考訳）: 限定ラベル付き言語におけるヘイトスピーチ検出における自然言語推論の有効性の評価
• Authors: Janis Goldzycher, Moritz Preisig, Chantal Amrhein, Gerold Schneider
• Abstract要約: ゼロおよび少数ショット設定で良好に機能する自然言語推論(NLI)モデルは、ヘイトスピーチ検出性能の恩恵を受ける。 対象言語における直接微調整よりも,NLI微調整の性能が向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.064612766965483
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most research on hate speech detection has focused on English where a sizeable amount of labeled training data is available. However, to expand hate speech detection into more languages, approaches that require minimal training data are needed. In this paper, we test whether natural language inference (NLI) models which perform well in zero- and few-shot settings can benefit hate speech detection performance in scenarios where only a limited amount of labeled data is available in the target language. Our evaluation on five languages demonstrates large performance improvements of NLI fine-tuning over direct fine-tuning in the target language. However, the effectiveness of previous work that proposed intermediate fine-tuning on English data is hard to match. Only in settings where the English training data does not match the test domain, can our customised NLI-formulation outperform intermediate fine-tuning on English. Based on our extensive experiments, we propose a set of recommendations for hate speech detection in languages where minimal labeled training data is available.
• Abstract（参考訳）: ヘイトスピーチ検出に関するほとんどの研究は、大量のラベル付きトレーニングデータが利用できる英語に焦点を当てている。 しかし、ヘイトスピーチ検出をより多くの言語に拡張するには、最小限のトレーニングデータを必要とするアプローチが必要である。 本稿では,対象言語で限られたラベル付きデータしか利用できない場合において,ゼロおよび少数ショット設定で良好に動作する自然言語推論(NLI)モデルが,ヘイトスピーチ検出性能に有用かどうかを検証する。 対象言語における直接微調整よりも,NLI微調整の性能が向上したことを示す。 しかし、英語データにおける中間微調整を提案する以前の研究の有効性は一致しない。 英語のトレーニングデータがテスト領域と一致しない場合のみ、我々のカスタマイズされたNLI形式は英語の中間微調整よりも優れる。 そこで本研究では,ラベル付き学習データを最小限に抑える言語におけるヘイトスピーチ検出のための一連の推奨手法を提案する。

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