論文の概要: cantnlp@LT-EDI-2024: Automatic Detection of Anti-LGBTQ+ Hate Speech in
Under-resourced Languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15777v1
- Date: Sun, 28 Jan 2024 21:58:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-30 16:38:51.028886
- Title: cantnlp@LT-EDI-2024: Automatic Detection of Anti-LGBTQ+ Hate Speech in
Under-resourced Languages
- Title（参考訳）: cantnlp@LT-EDI-2024:アンダーリソース言語におけるLGBTQ+ヘイトスピーチの自動検出
- Authors: Sidney G.-J. Wong and Matthew Durward
- Abstract要約: 本稿では,LT-EDI-2024における共有タスクの一環として開発されたソーシャルメディアコメント検出システムにおけるホモフォビア/トランスフォビアについて述べる。
10の言語条件に対するマルチクラス分類モデルを開発するために,トランスフォーマーに基づくアプローチを採用した。
我々は,ソーシャルメディア言語の言語的現実を反映させるために,ドメイン適応中にスクリプト変更言語データの合成および有機的インスタンスを導入した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper describes our homophobia/transphobia in social media comments
detection system developed as part of the shared task at LT-EDI-2024. We took a
transformer-based approach to develop our multiclass classification model for
ten language conditions (English, Spanish, Gujarati, Hindi, Kannada, Malayalam,
Marathi, Tamil, Tulu, and Telugu). We introduced synthetic and organic
instances of script-switched language data during domain adaptation to mirror
the linguistic realities of social media language as seen in the labelled
training data. Our system ranked second for Gujarati and Telugu with varying
levels of performance for other language conditions. The results suggest
incorporating elements of paralinguistic behaviour such as script-switching may
improve the performance of language detection systems especially in the cases
of under-resourced languages conditions.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,LT-EDI-2024における共有タスクの一環として開発されたソーシャルメディアコメント検出システムにおけるホモフォビア/トランスフォビアについて述べる。
トランスフォーマティブに基づく10の言語条件(英語、スペイン語、グジャラティ、ヒンディー語、カンナダ語、マラヤラム語、マラティ語、タミル語、トゥルー語、テルグ語)の分類モデルを開発しました。
ラベル付き学習データに見られるソーシャルメディア言語の言語的現実を反映するために,ドメイン適応中のスクリプトスイッチ型言語データの合成および有機的なインスタンスを導入した。
我々のシステムは、他の言語条件におけるパフォーマンスレベルが異なるgujaratiとteluguの2位にランクインした。
その結果、スクリプトスイッチングのようなパラ言語的動作の要素を組み込むことで、言語検出システムの性能が向上する可能性が示唆された。
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