論文の概要: Positive and Risky Message Assessment for Music Products

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10182v2
• Date: Mon, 8 Apr 2024 07:31:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 04:37:55.847349
• Title: Positive and Risky Message Assessment for Music Products
• Title（参考訳）: 音楽製品に対するポジティブでリスクの高いメッセージアセスメント
• Authors: Yigeng Zhang, Mahsa Shafaei, Fabio A. González, Thamar Solorio,
• Abstract要約: 音楽製品におけるポジティブで潜在的に有害なメッセージの評価という先駆的な研究課題を導入する。 本稿では、この課題に対処するために、順序性強化で強化された効率的なマルチタスク予測モデルを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.545182238852545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we introduce a pioneering research challenge: evaluating positive and potentially harmful messages within music products. We initiate by setting a multi-faceted, multi-task benchmark for music content assessment. Subsequently, we introduce an efficient multi-task predictive model fortified with ordinality-enforcement to address this challenge. Our findings reveal that the proposed method not only significantly outperforms robust task-specific alternatives but also possesses the capability to assess multiple aspects simultaneously. Furthermore, through detailed case studies, where we employed Large Language Models (LLMs) as surrogates for content assessment, we provide valuable insights to inform and guide future research on this topic. The code for dataset creation and model implementation is publicly available at https://github.com/RiTUAL-UH/music-message-assessment.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,音楽製品における肯定的かつ潜在的に有害なメッセージの評価という,先駆的な研究課題を紹介する。 音楽コンテンツ評価のための多面的マルチタスクベンチマークを設定して開始する。 続いて、この課題に対処するために、順序性強化が強化された効率的なマルチタスク予測モデルを導入する。 提案手法は,頑健なタスク特化代替案よりも,複数の側面を同時に評価する能力を有することが明らかとなった。 さらに,大言語モデル(LLM)をコンテンツアセスメントのサロゲートとして用いた詳細な事例研究を通じて,今後の研究の指針となる貴重な知見を提供する。 データセットの作成とモデル実装のコードはhttps://github.com/RiTUAL-UH/music-message-assesmentで公開されている。

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