論文の概要: Focal Inferential Infusion Coupled with Tractable Density Discrimination
for Implicit Hate Speech Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11896v1
- Date: Thu, 21 Sep 2023 08:59:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-22 16:12:10.884028
- Title: Focal Inferential Infusion Coupled with Tractable Density Discrimination
for Implicit Hate Speech Detection
- Title（参考訳）: 突発的Hate音声検出のためのトラクタブル密度判別法を併用したフーカルインファーデンシャル注入法
- Authors: Sarah Masud, Ashutosh Bajpai, Tanmoy Chakraborty
- Abstract要約: 本稿では,Focused Inferential Adaptive Density DiscriminationフレームワークであるFiADDを紹介する。
FiADDは暗黙のヘイトスピーチの表面形状をその暗黙の形式に近づけることで、PLM微調整パイプラインを強化する。
3つの暗黙のヘイトデータセット上でFiADDをテストし、双方向と三方向のヘイト分類タスクにおいて顕著な改善を観察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.24777586739795
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although pre-trained large language models (PLMs) have achieved
state-of-the-art on many NLP tasks, they lack understanding of subtle
expressions of implicit hate speech. Such nuanced and implicit hate is often
misclassified as non-hate. Various attempts have been made to enhance the
detection of (implicit) hate content by augmenting external context or
enforcing label separation via distance-based metrics. We combine these two
approaches and introduce FiADD, a novel Focused Inferential Adaptive Density
Discrimination framework. FiADD enhances the PLM finetuning pipeline by
bringing the surface form of an implicit hate speech closer to its implied form
while increasing the inter-cluster distance among various class labels. We test
FiADD on three implicit hate datasets and observe significant improvement in
the two-way and three-way hate classification tasks. We further experiment on
the generalizability of FiADD on three other tasks, namely detecting sarcasm,
irony, and stance, in which surface and implied forms differ, and observe
similar performance improvement. We analyze the generated latent space to
understand its evolution under FiADD, which corroborates the advantage of
employing FiADD for implicit hate speech detection.
- Abstract（参考訳）: 事前訓練された大規模言語モデル(PLM)は、多くのNLPタスクにおいて最先端を達成しているが、暗黙のヘイトスピーチの微妙な表現を理解できていない。
このようなニュアンスで暗黙の憎悪は、しばしば非憎悪として分類される。
外部コンテキストの強化や,距離ベースのメトリクスによるラベル分離の実施などにより,ヘイトコンテンツの検出(簡易)を促進するために,さまざまな試みがなされている。
この2つのアプローチを組み合わせて、Focused Inferential Adaptive Density DiscriminationフレームワークであるFiADDを導入する。
fiaddは、様々なクラスラベル間のクラスタ間距離を増加させながら、暗黙的なヘイトスピーチの表面形態をその暗黙の形式に近づけることで、plmの微調整パイプラインを強化する。
3つの暗黙のヘイトデータセットでfiaddをテストし、双方向および3方向ヘイト分類タスクにおける大幅な改善を観察した。
さらに,表面と含意形状が異なるサーカズム,アイロニー,スタンスの検出と,同様の性能改善を観察する3つのタスクについて,fiaddの一般化可能性について実験を行った。
生成した潜在空間を解析し、その進化をFiADDで理解し、暗黙のヘイトスピーチ検出にFiADDを用いることの利点を裏付ける。
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