論文の概要: Recent Advances in Hate Speech Moderation: Multimodality and the Role of Large Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16727v4
• Date: Wed, 30 Oct 2024 13:49:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:23:24.665447
• Title: Recent Advances in Hate Speech Moderation: Multimodality and the Role of Large Models
• Title（参考訳）: ヘイトスピーチモデレーションの最近の進歩:マルチモーダリティと大規模モデルの役割
• Authors: Ming Shan Hee, Shivam Sharma, Rui Cao, Palash Nandi, Preslav Nakov, Tanmoy Chakraborty, Roy Ka-Wei Lee,
• Abstract要約: この包括的調査は、HSモデレーションの最近の歩みを掘り下げている。 大型言語モデル(LLM)と大規模マルチモーダルモデル(LMM)の急成長する役割を強調した。 研究における既存のギャップを、特に表現不足言語や文化の文脈で特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.24001776263608
• License:
• Abstract: In the evolving landscape of online communication, moderating hate speech (HS) presents an intricate challenge, compounded by the multimodal nature of digital content. This comprehensive survey delves into the recent strides in HS moderation, spotlighting the burgeoning role of large language models (LLMs) and large multimodal models (LMMs). Our exploration begins with a thorough analysis of current literature, revealing the nuanced interplay between textual, visual, and auditory elements in propagating HS. We uncover a notable trend towards integrating these modalities, primarily due to the complexity and subtlety with which HS is disseminated. A significant emphasis is placed on the advances facilitated by LLMs and LMMs, which have begun to redefine the boundaries of detection and moderation capabilities. We identify existing gaps in research, particularly in the context of underrepresented languages and cultures, and the need for solutions to handle low-resource settings. The survey concludes with a forward-looking perspective, outlining potential avenues for future research, including the exploration of novel AI methodologies, the ethical governance of AI in moderation, and the development of more nuanced, context-aware systems. This comprehensive overview aims to catalyze further research and foster a collaborative effort towards more sophisticated, responsible, and human-centric approaches to HS moderation in the digital era. WARNING: This paper contains offensive examples.
• Abstract（参考訳）: オンラインコミュニケーションの進化する状況において、モデレーションヘイトスピーチ(HS)は、デジタルコンテンツのマルチモーダルな性質によって、複雑な課題を提示する。 この包括的調査は、HSモデレーションの最近の進歩を掘り下げ、大規模言語モデル(LLM)と大規模マルチモーダルモデル(LMM)の急成長する役割を浮き彫りにした。 我々の調査は、現在の文献の徹底的な分析から始まり、HSの伝播におけるテキスト、視覚、聴覚要素間の微妙な相互作用を明らかにする。 HSが普及する複雑さと微妙さから,これらのモダリティの統合に向けた顕著な傾向が明らかとなった。 LLMとLMMは、検出とモデレーションの限界を再定義し始めている。 研究における既存のギャップ、特に表現不足言語や文化の文脈において、低リソース設定を扱うためのソリューションの必要性を識別する。 この調査は、新しいAI方法論の探索、モデレーションにおけるAIの倫理的ガバナンス、よりニュアンスでコンテキスト対応のシステムの開発など、将来の研究への潜在的な道筋を概観して、先見的な視点で締めくくっている。 この包括的概要は、デジタル時代のHSモデレーションに対する、より洗練され、責任があり、人間中心のアプローチに向けた協力的な取り組みを促進することを目的としている。 WARNING: 攻撃的な例を含む。

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