論文の概要: Toxicity Classification in Ukrainian

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17841v1
• Date: Sat, 27 Apr 2024 09:20:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 19:01:27.413839
• Title: Toxicity Classification in Ukrainian
• Title（参考訳）: ウクライナの毒性分類
• Authors: Daryna Dementieva, Valeriia Khylenko, Nikolay Babakov, Georg Groh,
• Abstract要約: ラベル付きバイナリ毒性分類コーパスは、アノテーションプロセスのリソース集約性を考えると、すべての言語で利用できない。 本研究では,英語コーパスからの翻訳,キーワードを用いた有毒なサンプルのフィルタリング,クラウドソーシングによる注釈付けなどにより,言語間知識伝達技術を調査し,ラベル付きコーパスを作成することにより,このギャップを埋めることを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.847477933042777
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The task of toxicity detection is still a relevant task, especially in the context of safe and fair LMs development. Nevertheless, labeled binary toxicity classification corpora are not available for all languages, which is understandable given the resource-intensive nature of the annotation process. Ukrainian, in particular, is among the languages lacking such resources. To our knowledge, there has been no existing toxicity classification corpus in Ukrainian. In this study, we aim to fill this gap by investigating cross-lingual knowledge transfer techniques and creating labeled corpora by: (i)~translating from an English corpus, (ii)~filtering toxic samples using keywords, and (iii)~annotating with crowdsourcing. We compare LLMs prompting and other cross-lingual transfer approaches with and without fine-tuning offering insights into the most robust and efficient baselines.
• Abstract（参考訳）: 毒性検出の課題は、特に安全で公正なLMの開発において、いまだに重要な課題である。 それにもかかわらず、ラベル付きバイナリ毒性分類コーパスは全ての言語で利用可能ではなく、アノテーションプロセスのリソース集約性を考えると理解できる。 特にウクライナ語はそのような資源を欠いている言語の一つである。 我々の知る限り、ウクライナには既存の毒性分類コーパスはない。 本研究では,言語間知識伝達技術の調査とラベル付きコーパスの作成により,このギャップを埋めることを目的としている。 (i)〜英語コーパスからの翻訳 (ii)キーワードを用いた有毒な試料の濾過、及び (iii)-クラウドソーシングによる注釈。 我々は,LLMのプロンプトや他の言語間移動手法と,最も堅牢で効率的なベースラインに関する洞察を微調整せずに比較する。

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