論文の概要: Bridging Modalities: Enhancing Cross-Modality Hate Speech Detection with Few-Shot In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05600v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 01:27:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:48:36.331445
• Title: Bridging Modalities: Enhancing Cross-Modality Hate Speech Detection with Few-Shot In-Context Learning
• Title（参考訳）: ブリジング・モダリティ: 少数のショットインコンテキスト学習によるモダリティ・ヘイト音声検出の強化
• Authors: Ming Shan Hee, Aditi Kumaresan, Roy Ka-Wei Lee,
• Abstract要約: インターネット上でのヘイトスピーチは、デジタルプラットフォームの安全性にとって大きな課題となる。 近年の研究では、特定のモダリティに合わせた検出モデルが開発されている。 本研究では,大規模言語モデルを用いたテキスト内学習を多用した広範囲な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.136573141724715
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The widespread presence of hate speech on the internet, including formats such as text-based tweets and vision-language memes, poses a significant challenge to digital platform safety. Recent research has developed detection models tailored to specific modalities; however, there is a notable gap in transferring detection capabilities across different formats. This study conducts extensive experiments using few-shot in-context learning with large language models to explore the transferability of hate speech detection between modalities. Our findings demonstrate that text-based hate speech examples can significantly enhance the classification accuracy of vision-language hate speech. Moreover, text-based demonstrations outperform vision-language demonstrations in few-shot learning settings. These results highlight the effectiveness of cross-modality knowledge transfer and offer valuable insights for improving hate speech detection systems.
• Abstract（参考訳）: インターネット上でヘイトスピーチが広まっており、テキストベースのつぶやきや視覚言語によるミームなどのフォーマットは、デジタルプラットフォームの安全性にとって大きな課題となっている。 近年の研究では、特定のモダリティに合わせた検出モデルが開発されているが、異なるフォーマット間で検出能力の伝達には顕著なギャップがある。 本研究では,大規模言語モデルを用いた数発のインコンテキスト学習を用いて,モダリティ間のヘイトスピーチ検出の伝達可能性について検討する。 その結果,テキストに基づくヘイトスピーチの例は,視覚言語ヘイトスピーチの分類精度を大幅に向上させることができることがわかった。 さらに、テキストベースのデモは、数ショットの学習環境で視覚言語によるデモよりも優れています。 これらの結果は、モダリティ間の知識伝達の有効性を強調し、ヘイトスピーチ検出システムを改善するための貴重な洞察を提供する。

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