論文の概要: Multilingual Models for Check-Worthy Social Media Posts Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06737v1
• Date: Tue, 13 Aug 2024 08:55:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 18:07:03.021052
• Title: Multilingual Models for Check-Worthy Social Media Posts Detection
• Title（参考訳）: チェックワードソーシャルメディアポスト検出のための多言語モデル
• Authors: Sebastian Kula, Michal Gregor,
• Abstract要約: この研究には様々なモデルの包括的分析が含まれており、特に多言語モデルに焦点を当てている。 この研究の新規性は、検証可能な事実的主張を効果的に含む有害なポストとポストを同時に検出できるマルチラベル多言語分類モデルの開発にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.552480439325792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work presents an extensive study of transformer-based NLP models for detection of social media posts that contain verifiable factual claims and harmful claims. The study covers various activities, including dataset collection, dataset pre-processing, architecture selection, setup of settings, model training (fine-tuning), model testing, and implementation. The study includes a comprehensive analysis of different models, with a special focus on multilingual models where the same model is capable of processing social media posts in both English and in low-resource languages such as Arabic, Bulgarian, Dutch, Polish, Czech, Slovak. The results obtained from the study were validated against state-of-the-art models, and the comparison demonstrated the robustness of the proposed models. The novelty of this work lies in the development of multi-label multilingual classification models that can simultaneously detect harmful posts and posts that contain verifiable factual claims in an efficient way.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,検証済みの事実主張と有害な主張を含むソーシャルメディアポストの検出を目的とした,トランスフォーマーに基づくNLPモデルに関する広範な研究である。 この研究は、データセットの収集、データセットの事前処理、アーキテクチャの選択、設定の設定、モデルのトレーニング(微調整)、モデルテスト、実装など、さまざまなアクティビティをカバーしている。 この研究はさまざまなモデルの包括的分析を含み、同じモデルが英語とアラビア語、ブルガリア語、オランダ語、ポーランド語、チェコ語、スロバキア語といった低リソース言語の両方でソーシャルメディアの投稿を処理できる多言語モデルに特化している。 本研究の結果は, 最先端モデルに対して検証され, 提案モデルのロバスト性を示した。 この研究の新規性は、検証可能な事実的主張を効果的に含む有害なポストとポストを同時に検出できるマルチラベル多言語分類モデルの開発にある。

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