論文の概要: Detecting Sexism in German Online Newspaper Comments with Open-Source Text Embeddings (Team GDA, GermEval2024 Shared Task 1: GerMS-Detect, Subtasks 1 and 2, Closed Track)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10341v2
- Date: Wed, 02 Oct 2024 11:38:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-03 15:17:23.956968
- Title: Detecting Sexism in German Online Newspaper Comments with Open-Source Text Embeddings (Team GDA, GermEval2024 Shared Task 1: GerMS-Detect, Subtasks 1 and 2, Closed Track)
- Title（参考訳）: GDA, GermEval2024共有タスク1: GerMS-Detect, Subtasks 1, 2, Closed Track)
- Authors: Florian Bremm, Patrick Gustav Blaneck, Tobias Bornheim, Niklas Grieger, Stephan Bialonski,
- Abstract要約: オーストリアの新聞のドイツ語オンラインコメントにおいて,性差別や誤用を確実に検出するために,単言語および多言語対応のオープンソーステキスト埋め込みについて検討した。
GermEval 2024 GerMS-Detect Subtask 1では,平均マクロF1スコアが0.597。
また、GerMS-Detect Subtask 2におけるヒトアノテーションの分布を正確に予測し、平均Jensen-Shannon距離は0.301(第2位)である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Sexism in online media comments is a pervasive challenge that often manifests subtly, complicating moderation efforts as interpretations of what constitutes sexism can vary among individuals. We study monolingual and multilingual open-source text embeddings to reliably detect sexism and misogyny in German-language online comments from an Austrian newspaper. We observed classifiers trained on text embeddings to mimic closely the individual judgements of human annotators. Our method showed robust performance in the GermEval 2024 GerMS-Detect Subtask 1 challenge, achieving an average macro F1 score of 0.597 (4th place, as reported on Codabench). It also accurately predicted the distribution of human annotations in GerMS-Detect Subtask 2, with an average Jensen-Shannon distance of 0.301 (2nd place). The computational efficiency of our approach suggests potential for scalable applications across various languages and linguistic contexts.
- Abstract（参考訳）: オンラインメディアのコメントにおける性差別は、しばしば微妙に現れ、性差別を構成するものの解釈としてモデレーションの努力を複雑化する広汎な挑戦である。
オーストリアの新聞のドイツ語オンラインコメントにおいて,性差別や誤用を確実に検出するために,単言語および多言語対応のオープンソーステキスト埋め込みについて検討した。
テキスト埋め込みで訓練された分類器を観察し,人間のアノテーションの個々の判断を忠実に模倣した。
GermEval 2024 GerMS-Detect Subtask 1では,平均マクロF1スコアが0.597(Codabenchでは4位)に達した。
また、GerMS-Detect Subtask 2における人間のアノテーションの分布を正確に予測し、平均Jensen-Shannon距離は0.301(第2位)であった。
このアプローチの計算効率は、様々な言語や言語コンテキストにまたがるスケーラブルなアプリケーションの可能性を示している。
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