論文の概要: When a Language Question Is at Stake. A Revisited Approach to Label Sensitive Content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10514v1
• Date: Fri, 17 Nov 2023 13:35:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-20 14:28:22.447371
• Title: When a Language Question Is at Stake. A Revisited Approach to Label Sensitive Content
• Title（参考訳）: 言語に関する質問が話題になるとき。 センシティブなコンテンツのラベル付けに関する再検討
• Authors: Stetsenko Daria
• Abstract要約: 記事では、ロシアとウクライナの戦争を取り上げたウクライナのツイートの例について、疑似ラベル付き機密データのアプローチを再検討する。 得られたデータを統計的に解析し、擬似ラベリングに使用するモデルの評価を行い、さらにそのコーパスの活用方法についてのガイドラインを定めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Many under-resourced languages require high-quality datasets for specific tasks such as offensive language detection, disinformation, or misinformation identification. However, the intricacies of the content may have a detrimental effect on the annotators. The article aims to revisit an approach of pseudo-labeling sensitive data on the example of Ukrainian tweets covering the Russian-Ukrainian war. Nowadays, this acute topic is in the spotlight of various language manipulations that cause numerous disinformation and profanity on social media platforms. The conducted experiment highlights three main stages of data annotation and underlines the main obstacles during machine annotation. Ultimately, we provide a fundamental statistical analysis of the obtained data, evaluation of models used for pseudo-labelling, and set further guidelines on how the scientists can leverage the corpus to execute more advanced research and extend the existing data samples without annotators' engagement.
• Abstract（参考訳）: 多くのアンダーリソース言語は、攻撃的な言語検出、偽情報、誤情報識別などの特定のタスクのために高品質なデータセットを必要とする。 しかし、内容の複雑さは注釈に有害な影響を与える可能性がある。 記事は、ロシア・ウクライナ戦争に関するウクライナのツイートの例について、機密データを疑似ラベル付けするアプローチを再検討することを目的としている。 現在、この急激な話題は様々な言語操作のスポットライトであり、ソーシャルメディアプラットフォーム上で多くの偽情報や誇張を引き起こしている。 実験では、データアノテーションの3つの主要なステージを強調し、マシンアノテーション中の主な障害を強調する。 最終的に、得られたデータの基本的な統計分析、擬似ラベリングに使用されるモデルの評価、さらに、研究者がコーパスを利用してより高度な研究を行い、アノテータの関与なしに既存のデータサンプルを拡張する方法についてのガイドラインを策定する。

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