論文の概要: ToVo: Toxicity Taxonomy via Voting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14835v1
• Date: Fri, 21 Jun 2024 02:35:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 15:02:37.048410
• Title: ToVo: Toxicity Taxonomy via Voting
• Title（参考訳）: ToVo:投票による毒性分類
• Authors: Tinh Son Luong, Thanh-Thien Le, Thang Viet Doan, Linh Ngo Van, Thien Huu Nguyen, Diep Thi-Ngoc Nguyen,
• Abstract要約: 投票と連鎖プロセスを統合したデータセット作成機構を提案する。 本手法は,各サンプルの分類基準を多種多様に設定する。 提案したメカニズムによって生成されたデータセットを使用してモデルをトレーニングします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.22398575368979
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing toxic detection models face significant limitations, such as lack of transparency, customization, and reproducibility. These challenges stem from the closed-source nature of their training data and the paucity of explanations for their evaluation mechanism. To address these issues, we propose a dataset creation mechanism that integrates voting and chain-of-thought processes, producing a high-quality open-source dataset for toxic content detection. Our methodology ensures diverse classification metrics for each sample and includes both classification scores and explanatory reasoning for the classifications. We utilize the dataset created through our proposed mechanism to train our model, which is then compared against existing widely-used detectors. Our approach not only enhances transparency and customizability but also facilitates better fine-tuning for specific use cases. This work contributes a robust framework for developing toxic content detection models, emphasizing openness and adaptability, thus paving the way for more effective and user-specific content moderation solutions.
• Abstract（参考訳）: 既存の有毒な検出モデルは、透明性の欠如、カスタマイズ、再現性といった重大な制限に直面している。 これらの課題は、トレーニングデータのクローズドソースの性質と、評価メカニズムに関する説明の質に起因している。 これらの問題に対処するために、投票と連鎖プロセスを統合し、有害なコンテンツ検出のための高品質なオープンソースデータセットを作成するデータセット作成機構を提案する。 本手法は,各試料の多様な分類基準を保証し,分類スコアと説明的推論の両方を含む。 提案したメカニズムによって生成されたデータセットを用いてモデルをトレーニングし、既存の広く使われている検出器と比較する。 このアプローチは透明性とカスタマイズ性を向上するだけでなく、特定のユースケースの微調整も改善します。 この研究は、有毒なコンテンツ検出モデルを開発するための堅牢なフレームワークに貢献し、オープン性と適応性を強調し、より効果的でユーザ固有のコンテンツモデレーションソリューションの道を開いた。

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