Fugu-MT 論文翻訳(概要): Ensemble of pre-trained language models and data augmentation for hate speech detection from Arabic tweets

論文の概要: Ensemble of pre-trained language models and data augmentation for hate speech detection from Arabic tweets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02448v1
Date: Tue, 2 Jul 2024 17:26:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-03 14:27:11.823054
Title: Ensemble of pre-trained language models and data augmentation for hate speech detection from Arabic tweets
Title（参考訳）: アラビア語ツイートからのヘイトスピーチ検出のための事前学習言語モデルとデータ拡張
Authors: Kheir Eddine Daouadi, Yaakoub Boualleg, Kheir Eddine Haouaouchi,
Abstract要約: 本研究では,従来手作業でラベル付けされていたアンサンブル学習と半教師付き学習を活用する新しい手法を提案する。我々は、アラビア語のツイートを、非憎悪、一般憎悪、人種、宗教、セクシズムの5つのクラスに分類して、ベンチマークデータセットで実験を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27309692684728604
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Today, hate speech classification from Arabic tweets has drawn the attention of several researchers. Many systems and techniques have been developed to resolve this classification task. Nevertheless, two of the major challenges faced in this context are the limited performance and the problem of imbalanced data. In this study, we propose a novel approach that leverages ensemble learning and semi-supervised learning based on previously manually labeled. We conducted experiments on a benchmark dataset by classifying Arabic tweets into 5 distinct classes: non-hate, general hate, racial, religious, or sexism. Experimental results show that: (1) ensemble learning based on pre-trained language models outperforms existing related works; (2) Our proposed data augmentation improves the accuracy results of hate speech detection from Arabic tweets and outperforms existing related works. Our main contribution is the achievement of encouraging results in Arabic hate speech detection.
Abstract（参考訳）: 今日、アラビア語のツイートからのヘイトスピーチの分類が、何人かの研究者の注目を集めている。この分類課題を解決するために多くのシステムや技術が開発されている。それでも、この文脈で直面する大きな課題の2つは、限られたパフォーマンスと不均衡なデータの問題である。本研究では,これまで手動でラベル付けされていたアンサンブル学習と半教師あり学習を活用する新しい手法を提案する。我々は、アラビア語のツイートを、非憎悪、一般憎悪、人種、宗教、セクシズムの5つのクラスに分類して、ベンチマークデータセットで実験を行った。実験の結果,(1)事前学習した言語モデルに基づくアンサンブル学習は,既存の関連作品よりも優れており,(2)アラビア語ツイートからのヘイトスピーチ検出の精度向上と,既存の関連作品よりも優れていた。我々の主な貢献は、アラビア語のヘイトスピーチ検出における結果の促進である。

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