論文の概要: Enhancing Romanian Offensive Language Detection through Knowledge Distillation, Multi-Task Learning, and Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20498v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 16:59:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-02 05:36:48.586355
• Title: Enhancing Romanian Offensive Language Detection through Knowledge Distillation, Multi-Task Learning, and Data Augmentation
• Title（参考訳）: 知識蒸留・マルチタスク学習・データ拡張によるルーマニア語攻撃言語検出の強化
• Authors: Vlad-Cristian Matei, Iulian-Marius Tăiatu, Răzvan-Alexandru Smădu, Dumitru-Clementin Cercel,
• Abstract要約: 本稿では,人工知能における自然言語処理(NLP)の重要性を強調する。 NLPの最近の進歩、特に会話型ボットは、開発者の間でかなりの注目を集め、採用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1484381570538684
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper highlights the significance of natural language processing (NLP) within artificial intelligence, underscoring its pivotal role in comprehending and modeling human language. Recent advancements in NLP, particularly in conversational bots, have garnered substantial attention and adoption among developers. This paper explores advanced methodologies for attaining smaller and more efficient NLP models. Specifically, we employ three key approaches: (1) training a Transformer-based neural network to detect offensive language, (2) employing data augmentation and knowledge distillation techniques to increase performance, and (3) incorporating multi-task learning with knowledge distillation and teacher annealing using diverse datasets to enhance efficiency. The culmination of these methods has yielded demonstrably improved outcomes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人工知能における自然言語処理(NLP)の重要性を強調し,その理解とモデル化における重要な役割について述べる。 NLPの最近の進歩、特に会話型ボットは、開発者の間でかなりの注目を集め、採用されている。 本稿では,より小型で効率的なNLPモデルを実現するための高度な手法について検討する。 具体的には,(1)攻撃的言語を検出するためにトランスフォーマーベースのニューラルネットワークをトレーニングすること,(2)データ拡張と知識蒸留技術を用いて性能を向上させること,(3)知識蒸留とマルチタスク学習を併用すること,(3)多様なデータセットを用いて教師のアニーリングを行い,効率を高めること,の3つの主要なアプローチを用いる。 これらの手法の完成は、明らかに改善された結果をもたらす。

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