論文の概要: Breaking the Silence Detecting and Mitigating Gendered Abuse in Hindi, Tamil, and Indian English Online Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02013v2
• Date: Wed, 3 Apr 2024 09:14:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 11:43:37.879651
• Title: Breaking the Silence Detecting and Mitigating Gendered Abuse in Hindi, Tamil, and Indian English Online Spaces
• Title（参考訳）: ヒンディー語、タミル語、インド英語のオンライン空間における沈黙の検出・緩和
• Authors: Advaitha Vetagiri, Gyandeep Kalita, Eisha Halder, Chetna Taparia, Partha Pakray, Riyanka Manna,
• Abstract要約: チームCNLP-NITS-PPは、CNNとBiLSTMネットワークを組み合わせたアンサンブルアプローチを開発した。 CNNは、組み込み入力テキストに適用される畳み込みフィルタを通じて、乱用言語を表す局所的な特徴をキャプチャする。 BiLSTMは、単語とフレーズ間の依存関係について、このシーケンスを解析する。 評価スコアはf1尺度、特に英語0.84に対して高い性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6543929004971272
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online gender-based harassment is a widespread issue limiting the free expression and participation of women and marginalized genders in digital spaces. Detecting such abusive content can enable platforms to curb this menace. We participated in the Gendered Abuse Detection in Indic Languages shared task at ICON2023 that provided datasets of annotated Twitter posts in English, Hindi and Tamil for building classifiers to identify gendered abuse. Our team CNLP-NITS-PP developed an ensemble approach combining CNN and BiLSTM networks that can effectively model semantic and sequential patterns in textual data. The CNN captures localized features indicative of abusive language through its convolution filters applied on embedded input text. To determine context-based offensiveness, the BiLSTM analyzes this sequence for dependencies among words and phrases. Multiple variations were trained using FastText and GloVe word embeddings for each language dataset comprising over 7,600 crowdsourced annotations across labels for explicit abuse, targeted minority attacks and general offences. The validation scores showed strong performance across f1-measures, especially for English 0.84. Our experiments reveal how customizing embeddings and model hyperparameters can improve detection capability. The proposed architecture ranked 1st in the competition, proving its ability to handle real-world noisy text with code-switching. This technique has a promising scope as platforms aim to combat cyber harassment facing Indic language internet users. Our Code is at https://github.com/advaithavetagiri/CNLP-NITS-PP
• Abstract（参考訳）: オンラインのジェンダーベースのハラスメントは、女性の自由な表現と参加と、デジタル空間における男女の疎外を制限した広範な問題である。 このような乱暴なコンテンツを検出することで、プラットフォームはこの脅威を抑制することができる。 ICON2023では、英語、ヒンディー語、タミル語で注釈付きTwitter投稿のデータセットを提供し、性別による虐待を識別するための分類器を構築しました。 我々のチームであるCNLP-NITS-PPは、テキストデータのセマンティックパターンとシーケンシャルパターンを効果的にモデル化できるCNNとBiLSTMネットワークを組み合わせたアンサンブルアプローチを開発した。 CNNは、組み込み入力テキストに適用される畳み込みフィルタを通じて、乱用言語を表す局所的な特徴をキャプチャする。 文脈に基づく攻撃性を決定するために、BiLSTMは、単語とフレーズ間の依存関係について、このシーケンスを解析する。 各言語データセットに対するFastTextとGloVeワードの埋め込みを使用して、明示的な乱用、標的とするマイノリティ攻撃、一般犯罪のためにラベル全体で7,600以上のクラウドソースされたアノテーションをトレーニングした。 検証結果は,f1尺度,特に英語0.84に対して高い性能を示した。 我々の実験は、埋め込みとモデルハイパーパラメータのカスタマイズが検出能力をいかに改善するかを明らかにした。 提案されたアーキテクチャは競争で1位にランクされ、コードスイッチングで現実世界のノイズの多いテキストを処理できることが証明された。 この技術は、プラットフォームがIndic言語インターネットユーザーに対してサイバーハラスメントと戦うために、有望な範囲を持つ。 私たちのコードはhttps://github.com/advaithavetagiri/CNLP-NITS-PPにあります。

関連論文リスト

• CoSTA: Code-Switched Speech Translation using Aligned Speech-Text Interleaving [61.73180469072787]
  インド語から英語のテキストへのコード変更音声の音声翻訳(ST)の問題に焦点をあてる。 本稿では、事前訓練された自動音声認識(ASR)と機械翻訳(MT)モジュールを足場として、新しいエンドツーエンドモデルアーキテクチャCOSTAを提案する。 COSTAは、多くの競合するカスケードおよびエンドツーエンドのマルチモーダルベースラインを3.5BLEUポイントまで上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T16:10:51Z)
• Harmful Speech Detection by Language Models Exhibits Gender-Queer Dialect Bias [8.168722337906148]
  本研究では,ジェンダークェア方言の有害な音声分類におけるバイアスの存在について検討した。 LGBTQ+スラーの非退行的使用を実証する109個のテンプレートに基づく新しいデータセットであるQuierLexを紹介する。 筆者らは,これらのテキストの害評価において,市販の5つの言語モデルの性能を体系的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T18:07:28Z)
• Understanding writing style in social media with a supervised contrastively pre-trained transformer [57.48690310135374]
  オンラインソーシャルネットワークは、ヘイトスピーチから偽情報の拡散まで、有害な行動の場として機能している。 本稿では, 4.5 x 106テキストの公開資料から得られた大規模コーパスに基づいて学習したStyle Transformer for Authorship Representations (STAR)を紹介する。 512個のトークンからなる8つのドキュメントからなるサポートベースを使用して、著者を最大1616人の著者のセットから、少なくとも80%の精度で識別することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T09:01:17Z)
• Fine-Tuning Llama 2 Large Language Models for Detecting Online Sexual Predatory Chats and Abusive Texts [2.406214748890827]
  本稿では,Llama 2 7B-パラメーターモデルを用いて,オンライン性的捕食チャットと虐待言語の検出手法を提案する。 我々は、異なる大きさ、不均衡度、言語(英語、ローマ・ウルドゥー語、ウルドゥー語)のデータセットを用いてLLMを微調整する。 実験結果から,提案手法は3つの異なるデータセットに対して精度よく一貫した性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T16:18:50Z)
• Countering Malicious Content Moderation Evasion in Online Social Networks: Simulation and Detection of Word Camouflage [64.78260098263489]
  ツイストとカモフラージュキーワードは、プラットフォームコンテンツモデレーションシステムを回避する最もよく使われるテクニックである。 本稿では,コンテンツ回避の新たな手法をシミュレートし,検出する多言語ツールを開発することにより,悪意ある情報に対する対処に大きく貢献する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-27T16:08:49Z)
• A New Generation of Perspective API: Efficient Multilingual Character-level Transformers [66.9176610388952]
  Google JigsawのAspective APIの次期バージョンの基礎を提示する。 このアプローチの中心は、単一の多言語トークンフリーなCharformerモデルである。 静的な語彙を強制することで、さまざまな設定で柔軟性が得られます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-22T20:55:31Z)
• COLD: A Benchmark for Chinese Offensive Language Detection [54.60909500459201]
  COLDatasetは、37kの注釈付き文を持つ中国の攻撃的言語データセットである。 また、人気のある中国語モデルの出力攻撃性を研究するために、textscCOLDetectorを提案する。 我々の資源と分析は、中国のオンラインコミュニティを解毒し、生成言語モデルの安全性を評価することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-16T11:47:23Z)
• Addressing the Challenges of Cross-Lingual Hate Speech Detection [115.1352779982269]
  本稿では,低リソース言語におけるヘイトスピーチ検出を支援するために,言語間移動学習に着目した。 言語間単語の埋め込みを利用して、ソース言語上でニューラルネットワークシステムをトレーニングし、ターゲット言語に適用します。 本研究では,ヘイトスピーチデータセットのラベル不均衡の問題について検討する。なぜなら,ヘイトサンプルと比較して非ヘイトサンプルの比率が高いことがモデル性能の低下につながることが多いからだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-15T20:48:14Z)
• Role of Artificial Intelligence in Detection of Hateful Speech for Hinglish Data on Social Media [1.8899300124593648]
  ヒンディー語と英語のコードミックスデータ(Hinglish)の流行は、世界中の都市人口のほとんどで増加しています。 ほとんどのソーシャルネットワークプラットフォームが展開するヘイトスピーチ検出アルゴリズムは、これらのコード混合言語に投稿された不快で虐待的なコンテンツをフィルタリングできない。 非構造化コードミックスHinglish言語の効率的な検出方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-11T10:02:28Z)
• Evaluation of Deep Learning Models for Hostility Detection in Hindi Text [2.572404739180802]
  ヒンディー語における敵対的テキスト検出手法を提案する。 提案手法は、Constraint@AAAI 2021 Hindiホスト性検出データセットで評価される。 この多ラベル分類問題に対して,CNN,LSTM,BERTに基づく深層学習手法のホストを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-11T19:10:57Z)
• Offensive Language Detection: A Comparative Analysis [2.5739449801033842]
  本稿では,Google文エンコーダ,Fasttext,動的モード分解(DMD)に基づく機能とRandom kitchen sink(RKS)法による攻撃言語検出の有効性について検討する。 実験と評価の結果,Fastetxt を用いた RKS が競合する結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-09T17:48:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。