論文の概要: Combatting Human Trafficking in the Cyberspace: A Natural Language Processing-Based Methodology to Analyze the Language in Online Advertisements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13118v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 02:45:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 16:16:59.173553
• Title: Combatting Human Trafficking in the Cyberspace: A Natural Language Processing-Based Methodology to Analyze the Language in Online Advertisements
• Title（参考訳）: サイバー空間における人身売買と戦う : 自然言語処理に基づくオンライン広告における言語分析手法
• Authors: Alejandro Rodriguez Perez and Pablo Rivas
• Abstract要約: このプロジェクトは、高度自然言語処理(NLP)技術により、オンラインC2Cマーケットプレースにおける人身売買の急激な問題に取り組む。 我々は、最小限の監督で擬似ラベル付きデータセットを生成する新しい手法を導入し、最先端のNLPモデルをトレーニングするための豊富なリソースとして機能する。 重要な貢献は、Integrated Gradientsを使った解釈可能性フレームワークの実装であり、法執行にとって重要な説明可能な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.2480439325792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This project tackles the pressing issue of human trafficking in online C2C marketplaces through advanced Natural Language Processing (NLP) techniques. We introduce a novel methodology for generating pseudo-labeled datasets with minimal supervision, serving as a rich resource for training state-of-the-art NLP models. Focusing on tasks like Human Trafficking Risk Prediction (HTRP) and Organized Activity Detection (OAD), we employ cutting-edge Transformer models for analysis. A key contribution is the implementation of an interpretability framework using Integrated Gradients, providing explainable insights crucial for law enforcement. This work not only fills a critical gap in the literature but also offers a scalable, machine learning-driven approach to combat human exploitation online. It serves as a foundation for future research and practical applications, emphasizing the role of machine learning in addressing complex social issues.
• Abstract（参考訳）: このプロジェクトは、高度自然言語処理(NLP)技術により、オンラインC2Cマーケットプレースにおける人身売買の急激な問題に取り組む。 我々は,最先端nlpモデルのトレーニングのための豊富なリソースとして,最小限の監督で疑似ラベル付きデータセットを生成する新しい手法を提案する。 HTRP(Human Trafficking Risk Prediction)やOAD(Organized Activity Detection)といったタスクに着目し,最先端のトランスフォーマーモデルを用いて分析を行う。 重要な貢献は、統合勾配を用いた解釈可能性フレームワークの実装であり、法執行機関にとって重要な説明可能な洞察を提供する。 この作業は、文学における重要なギャップを埋めるだけでなく、オンラインで人間の搾取と戦うためのスケーラブルで機械学習駆動のアプローチも提供する。 複雑な社会問題に対処する上での機械学習の役割を強調し、将来の研究と実践的応用の基礎として機能する。

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