Fugu-MT 論文翻訳(概要): Overview of the 2023 ICON Shared Task on Gendered Abuse Detection in Indic Languages

論文の概要: Overview of the 2023 ICON Shared Task on Gendered Abuse Detection in Indic Languages

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03677v1
Date: Mon, 8 Jan 2024 05:54:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-09 17:44:27.368672
Title: Overview of the 2023 ICON Shared Task on Gendered Abuse Detection in Indic Languages
Title（参考訳）: 2023 ICON共有課題の概要 : 辞書言語におけるジェンダー付き乱用検出
Authors: Aatman Vaidya, Arnav Arora, Aditya Joshi, Tarunima Prabhakar
Abstract要約: Indic Language における Gendered Abuse Detection に関する ICON 2023 の調査結果を報告する。共有されたタスクは、ヒンディー語、タミル語、インドの英語方言における新しいデータセットに基づいて行われた。この論文には、そのトピックによる憎しみのあるコンテンツの例が含まれている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.869644160487393
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper reports the findings of the ICON 2023 on Gendered Abuse Detection in Indic Languages. The shared task deals with the detection of gendered abuse in online text. The shared task was conducted as a part of ICON 2023, based on a novel dataset in Hindi, Tamil and the Indian dialect of English. The participants were given three subtasks with the train dataset consisting of approximately 6500 posts sourced from Twitter. For the test set, approximately 1200 posts were provided. The shared task received a total of 9 registrations. The best F-1 scores are 0.616 for subtask 1, 0.572 for subtask 2 and, 0.616 and 0.582 for subtask 3. The paper contains examples of hateful content owing to its topic.
Abstract（参考訳）: Indic Languages における Gendered Abuse Detection に関する ICON 2023 の知見を報告する。共有タスクは、オンラインテキストにおける性差別の検出を扱う。共有作業は、ヒンディー語、タミル語、インドの英語方言の斬新なデータセットに基づいて、イコン2023の一部として行われた。参加者は、Twitterから送られてきた約6500の投稿からなる列車データセットで3つのサブタスクを与えられた。テストセットには約1200のポストが提供された。共有タスクは合計9回の登録を受けた。最高のf-1スコアは、サブタスク1、0.572、サブタスク2、0.616、0.582である。この論文は、その話題による憎悪コンテンツの例を含んでいる。

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