論文の概要: DoDo Learning: DOmain-DemOgraphic Transfer in Language Models for
Detecting Abuse Targeted at Public Figures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16811v2
- Date: Mon, 21 Aug 2023 10:20:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-22 22:34:07.105401
- Title: DoDo Learning: DOmain-DemOgraphic Transfer in Language Models for
Detecting Abuse Targeted at Public Figures
- Title（参考訳）: DoDo学習: パブリックな図形をターゲットとした乱用検出のための言語モデルにおけるDomain-Demographic Transfer
- Authors: Hannah Rose Kirk, Angus R. Williams, Liam Burke, Yi-Ling Chung, Ivan
Debono, Pica Johansson, Francesca Stevens, Jonathan Bright, and Scott A. Hale
- Abstract要約: 我々は、DOmains(スポーツと政治)とDemOgraphics(女性と男性)にまたがる公人を対象にしたつぶやきを分類する。
少量の多様なデータが一般化やモデル適応に非常に有益であることがわかった。
一部の群は、他の群よりも一般性に寄与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.517117322886493
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Public figures receive a disproportionate amount of abuse on social media,
impacting their active participation in public life. Automated systems can
identify abuse at scale but labelling training data is expensive, complex and
potentially harmful. So, it is desirable that systems are efficient and
generalisable, handling both shared and specific aspects of online abuse. We
explore the dynamics of cross-group text classification in order to understand
how well classifiers trained on one domain or demographic can transfer to
others, with a view to building more generalisable abuse classifiers. We
fine-tune language models to classify tweets targeted at public figures across
DOmains (sport and politics) and DemOgraphics (women and men) using our novel
DODO dataset, containing 28,000 labelled entries, split equally across four
domain-demographic pairs. We find that (i) small amounts of diverse data are
hugely beneficial to generalisation and model adaptation; (ii) models transfer
more easily across demographics but models trained on cross-domain data are
more generalisable; (iii) some groups contribute more to generalisability than
others; and (iv) dataset similarity is a signal of transferability.
- Abstract（参考訳）: 市民はソーシャルメディア上で乱暴な乱用を受け、公共生活への積極的な参加に影響を及ぼす。
自動システムは大規模な乱用を識別できるが、トレーニングデータのラベル付けは高価で複雑で潜在的に有害である。
したがって、システムは効率的で汎用的であり、オンライン虐待の共有と特定の側面の両方を扱うことが望ましい。
我々は,より一般化可能な乱用分類器の構築を目的として,あるドメインや人口階層で訓練された分類器が他へどのように移行できるかを理解するために,グループ間テキスト分類のダイナミクスを探求する。
28,000のラベル付きエントリを含む新しいDODOデータセットを使用して、DOmains(スポーツと政治)とDemOgraphics(女性と男性)のパブリックな人物を対象にしたつぶやきを分類する言語モデルを微調整する。
私たちはそれを見つけ
(i)少量の多様なデータは、一般化及びモデル適応に非常に有益である。
(ii)モデルは人口統計学的に容易に伝達できるが、ドメイン間データに基づいて訓練されたモデルはより一般化できる。
(iii)あるグループは、他のグループよりも汎用性に寄与する。
(iv)データセットの類似性は転送可能性の信号である。
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