論文の概要: Assessing the Level of Toxicity Against Distinct Groups in Bangla Social Media Comments: A Comprehensive Investigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17130v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 17:48:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 02:33:29.610183
• Title: Assessing the Level of Toxicity Against Distinct Groups in Bangla Social Media Comments: A Comprehensive Investigation
• Title（参考訳）: バングラのソーシャルメディアコメントにおける特定グループに対する毒性の評価 : 包括的調査
• Authors: Mukaffi Bin Moin, Pronay Debnath, Usafa Akther Rifa, Rijeet Bin Anis,
• Abstract要約: 本研究は, トランスジェンダー, 先住民, 移民の3つの特定のグループを対象として, ベンガル語における有毒なコメントを同定することに焦点を当てた。 この方法論は、データセット、手動のアノテーションの作成と、Bangla-BERT、bangla-bert-base、distil-BERT、Bert-base-multilingual-casedといったトレーニング済みのトランスフォーマーモデルの使用を含む。 実験の結果、Bangla-BERTは代替モデルを超え、F1スコアは0.8903に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social media platforms have a vital role in the modern world, serving as conduits for communication, the exchange of ideas, and the establishment of networks. However, the misuse of these platforms through toxic comments, which can range from offensive remarks to hate speech, is a concerning issue. This study focuses on identifying toxic comments in the Bengali language targeting three specific groups: transgender people, indigenous people, and migrant people, from multiple social media sources. The study delves into the intricate process of identifying and categorizing toxic language while considering the varying degrees of toxicity: high, medium, and low. The methodology involves creating a dataset, manual annotation, and employing pre-trained transformer models like Bangla-BERT, bangla-bert-base, distil-BERT, and Bert-base-multilingual-cased for classification. Diverse assessment metrics such as accuracy, recall, precision, and F1-score are employed to evaluate the model's effectiveness. The experimental findings reveal that Bangla-BERT surpasses alternative models, achieving an F1-score of 0.8903. This research exposes the complexity of toxicity in Bangla social media dialogues, revealing its differing impacts on diverse demographic groups.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは、コミュニケーションのコンディット、アイデアの交換、ネットワークの確立など、現代社会において重要な役割を担っている。 しかし、悪質なコメントによる悪用は、攻撃的な発言からヘイトスピーチまで多岐にわたる。 本研究は、複数のソーシャルメディアソースから、トランスジェンダー、先住民、移民の3つの特定のグループをターゲットにしたベンガル語における有毒なコメントを特定することに焦点を当てる。 この研究は、高、中、低の毒性の度合いを考慮しつつ、有害な言語を識別し分類する複雑なプロセスに踏み込んでいます。 この方法論は、データセット、手動のアノテーションの作成と、Bangla-BERT、bangla-bert-base、distil-BERT、Bert-base-multilingual-casedといったトレーニング済みのトランスフォーマーモデルの使用を含む。 モデルの有効性を評価するために、精度、リコール、精度、F1スコアなどの様々な評価指標が使用される。 実験の結果、Bangla-BERTは代替モデルを超え、F1スコアは0.8903に達した。 この研究は、バングラのソーシャルメディア対話における毒性の複雑さを明らかにし、多様な人口集団に対するその異なる影響を明らかにした。

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