論文の概要: Exploring Methods for Cross-lingual Text Style Transfer: The Case of
Text Detoxification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13937v1
- Date: Thu, 23 Nov 2023 11:40:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-27 23:53:57.857501
- Title: Exploring Methods for Cross-lingual Text Style Transfer: The Case of
Text Detoxification
- Title（参考訳）: 言語間テキストスタイル転送のための探索法:テキストデトックス化の場合
- Authors: Daryna Dementieva, Daniil Moskovskiy, David Dale and Alexander
Panchenko
- Abstract要約: テキスト・デトックス化(text detoxification)とは、テキストのスタイルを有害から中立に移行させる作業である。
本稿では,言語間テキストのデトックス化戦略を大規模に検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.45995868988301
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Text detoxification is the task of transferring the style of text from toxic
to neutral. While here are approaches yielding promising results in monolingual
setup, e.g., (Dale et al., 2021; Hallinan et al., 2022), cross-lingual transfer
for this task remains a challenging open problem (Moskovskiy et al., 2022). In
this work, we present a large-scale study of strategies for cross-lingual text
detoxification -- given a parallel detoxification corpus for one language; the
goal is to transfer detoxification ability to another language for which we do
not have such a corpus. Moreover, we are the first to explore a new task where
text translation and detoxification are performed simultaneously, providing
several strong baselines for this task. Finally, we introduce new automatic
detoxification evaluation metrics with higher correlations with human judgments
than previous benchmarks. We assess the most promising approaches also with
manual markup, determining the answer for the best strategy to transfer the
knowledge of text detoxification between languages.
- Abstract（参考訳）: テキストデトックス化(text detoxification)は、テキストのスタイルを有害から中立に移す作業である。
例えば(Dale et al., 2021; Hallinan et al., 2022)、単言語的なセットアップにおいて有望な結果をもたらすアプローチがあるが、このタスクに対する言語間移動は難しい問題のままである(Moskovskiy et al., 2022)。
本研究では,ある言語に対して平行なデトックス化コーパスを与えられた言語間テキストのデトックス化戦略を大規模に検討し,その目的は,そのようなコーパスを持たない他の言語にデトックス化能力を伝達することである。
さらに,テキスト翻訳と非翻訳を同時に行う新しいタスクを初めて検討し,このタスクに強力なベースラインをいくつか提供した。
最後に,従来のベンチマークよりも高い相関率を持つ新しい自動解毒評価指標を提案する。
手動のマークアップによる最も有望なアプローチの評価を行い、言語間でテキストデトキシフィケーションの知識を伝達する最善の戦略の答えを決定する。
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