論文の概要: BANTH: A Multi-label Hate Speech Detection Dataset for Transliterated Bangla

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13281v2
• Date: Fri, 18 Oct 2024 09:50:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 10:25:37.611906
• Title: BANTH: A Multi-label Hate Speech Detection Dataset for Transliterated Bangla
• Title（参考訳）: BANTH: 翻訳バングラのマルチラベルヘイト音声検出データセット
• Authors: Fabiha Haider, Fariha Tanjim Shifat, Md Farhan Ishmam, Deeparghya Dutta Barua, Md Sakib Ul Rahman Sourove, Md Fahim, Md Farhad Alam,
• Abstract要約: 我々は,37.3kサンプルからなるバングラヘイト音声データセットであるBanTHを紹介する。 サンプルはYouTubeコメントからソースされ、各インスタンスに1つ以上のターゲットグループをラベル付けする。 実験により、さらに事前訓練されたエンコーダが、BanTHデータセット上で最先端のパフォーマンスを実現していることが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The proliferation of transliterated texts in digital spaces has emphasized the need for detecting and classifying hate speech in languages beyond English, particularly in low-resource languages. As online discourse can perpetuate discrimination based on target groups, e.g. gender, religion, and origin, multi-label classification of hateful content can help in comprehending hate motivation and enhance content moderation. While previous efforts have focused on monolingual or binary hate classification tasks, no work has yet addressed the challenge of multi-label hate speech classification in transliterated Bangla. We introduce BanTH, the first multi-label transliterated Bangla hate speech dataset comprising 37.3k samples. The samples are sourced from YouTube comments, where each instance is labeled with one or more target groups, reflecting the regional demographic. We establish novel transformer encoder-based baselines by further pre-training on transliterated Bangla corpus. We also propose a novel translation-based LLM prompting strategy for transliterated text. Experiments reveal that our further pre-trained encoders are achieving state-of-the-art performance on the BanTH dataset, while our translation-based prompting outperforms other strategies in the zero-shot setting. The introduction of BanTH not only fills a critical gap in hate speech research for Bangla but also sets the stage for future exploration into code-mixed and multi-label classification challenges in underrepresented languages.
• Abstract（参考訳）: デジタル空間における翻訳テキストの拡散は、英語以外の言語、特に低リソース言語におけるヘイトスピーチの検出と分類の必要性を強調している。 オンラインの言論は、ターゲットグループ、例えば性別、宗教、起源に基づく差別を永続させることができるため、ヘイトフルコンテンツの多ラベル分類は、ヘイトフルコンテンツのモチベーションを理解し、コンテンツのモデレーションを高めるのに役立つ。 これまではモノリンガルなヘイト分類やバイナリなヘイト分類に力を入れてきたが、翻訳されたバングラ語におけるマルチラベルヘイト音声分類の課題にはまだ対処する研究は残っていない。 我々は,37.3kサンプルからなるバングラヘイト音声データセットであるBanTHを紹介する。 サンプルはYouTubeのコメントから得られたもので、各インスタンスに1つ以上のターゲットグループをラベル付けして、地域人口統計を反映している。 トランスリテラル化Banglaコーパスの事前学習により,新しいトランスフォーマーエンコーダベースラインを構築した。 また,翻訳文の書き起こし戦略を新たに提案する。 実験によると、我々の事前学習エンコーダは、BanTHデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成する一方、翻訳ベースのプロンプトはゼロショット設定で他の戦略より優れています。 BanTHの導入は、バングラのヘイトスピーチ研究における重要なギャップを埋めるだけでなく、コードミックスと多ラベルの分類課題を未表現言語で探究するためのステージも設定している。

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