論文の概要: Monolingual and Multilingual Misinformation Detection for Low-Resource Languages: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18390v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 03:02:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:44:09.460213
• Title: Monolingual and Multilingual Misinformation Detection for Low-Resource Languages: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: 低リソース言語に対する単言語・多言語誤情報検出:包括的調査
• Authors: Xinyu Wang, Wenbo Zhang, Sarah Rajtmajer,
• Abstract要約: 本調査は、低リソース言語誤報検出に関する現在の研究の概要を概観する。 これらの領域で使用されている既存のデータセット、方法論、ツールをレビューし、データリソース、モデル開発、文化的・言語的文脈、現実世界の応用、研究の取り組みに関する重要な課題を特定します。 本研究は,多様な言語・文化的文脈における誤情報に対処できる,堅牢で包括的なシステムの必要性を浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5459710368096586
• License:
• Abstract: In today's global digital landscape, misinformation transcends linguistic boundaries, posing a significant challenge for moderation systems. While significant advances have been made in misinformation detection, the focus remains largely on monolingual high-resource contexts, with low-resource languages often overlooked. This survey aims to bridge that gap by providing a comprehensive overview of the current research on low-resource language misinformation detection in both monolingual and multilingual settings. We review the existing datasets, methodologies, and tools used in these domains, identifying key challenges related to: data resources, model development, cultural and linguistic context, real-world applications, and research efforts. We also examine emerging approaches, such as language-agnostic models and multi-modal techniques, while emphasizing the need for improved data collection practices, interdisciplinary collaboration, and stronger incentives for socially responsible AI research. Our findings underscore the need for robust, inclusive systems capable of addressing misinformation across diverse linguistic and cultural contexts.
• Abstract（参考訳）: 今日のグローバルデジタルランドスケープでは、誤報は言語境界を超越し、モデレーションシステムにとって重要な課題となっている。 誤情報検出には大きな進歩があったが、その焦点はモノリンガルな高リソースの文脈であり、低リソースの言語は見落とされがちである。 この調査は、モノリンガルとマルチリンガルの両方の設定における低リソース言語誤情報検出に関する現在の研究の概要を網羅して、このギャップを埋めることを目的としている。 これらの領域で使用されている既存のデータセット、方法論、ツールをレビューし、データリソース、モデル開発、文化的・言語的文脈、現実世界の応用、研究の取り組みに関する重要な課題を特定します。 また、言語に依存しないモデルやマルチモーダル手法といった新しいアプローチについても検討するとともに、データ収集の実践の改善、学際的なコラボレーション、社会的に責任を負うAI研究のためのより強力なインセンティブの必要性を強調した。 本研究は,多様な言語・文化的文脈における誤情報に対処できる,堅牢で包括的なシステムの必要性を浮き彫りにした。

関連論文リスト

• Unsupervised Data Validation Methods for Efficient Model Training [0.0]
  自然言語処理(NLP)、テキスト音声処理(TTS)、音声テキスト処理(STT)、視覚言語モデル(VLM)は大規模なデータセットに大きく依存している。 本研究では,「品質データ」の定義,適切なデータ生成方法の開発,モデルトレーニングへのアクセシビリティ向上など,重要な分野について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T13:00:53Z)
• A Survey on Large Language Models with Multilingualism: Recent Advances and New Frontiers [48.314619377988436]
  LLM(Large Language Models)の急速な開発は、自然言語処理における顕著な多言語機能を示している。 LLMのブレークスルーにもかかわらず、多言語シナリオの研究は依然として不十分である。 本調査は,多言語問題に対する研究コミュニティの取り組みを支援することを目的としており,LLMに基づく多言語自然言語処理における中核概念,鍵技術,最新の発展の包括的理解を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T17:47:39Z)
• Multilingual Large Language Model: A Survey of Resources, Taxonomy and Frontiers [81.47046536073682]
  本稿では,MLLM(Multilingual Large Language Model)文学における最近の進歩と新たなトレンドを要約する一貫した視点を提示する。 私たちの研究がコミュニティに迅速なアクセスを提供し、MLLMにおける画期的な研究を促進することを願っています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-07T11:52:44Z)
• Claim Detection for Automated Fact-checking: A Survey on Monolingual, Multilingual and Cross-Lingual Research [7.242609314791262]
  本稿では,現状の多言語クレーム検出研究を,問題の3つの重要な要因,妥当性,優先性,類似性に分類する。 本稿では,既存の多言語データセットの概要と課題について概説し,今後の発展の可能性を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:17:03Z)
• DIALIGHT: Lightweight Multilingual Development and Evaluation of Task-Oriented Dialogue Systems with Large Language Models [76.79929883963275]
  DIALIGHTは多言語タスク指向対話(ToD)システムの開発と評価のためのツールキットである。 ローカル発話レベルとグローバル対話レベルの両方において、人間のきめ細かい評価のためのセキュアでユーザフレンドリーなWebインターフェースを備えている。 評価の結果, PLMの微調整により精度とコヒーレンスが向上する一方, LLMベースのシステムは多様で類似した応答を生成するのに優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-04T11:27:48Z)
• A Systematic Study of Performance Disparities in Multilingual Task-Oriented Dialogue Systems [68.76102493999134]
  マルチリンガルなタスク指向対話システム間に存在するタスクパフォーマンスの相違を,実証的に分析し,分析する。 我々は現在のToDシステムにおける適応と本質的バイアスの存在を証明した。 本稿では,新しい言語に対するToDデータ収集とシステム開発へのアプローチについて,実践的なヒントを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T16:41:44Z)
• Beyond Counting Datasets: A Survey of Multilingual Dataset Construction and Necessary Resources [38.814057529254846]
  公開されている156個のNLPデータセットの特徴について検討する。 言語に習熟したNLP研究者と集団労働者を対象に調査を行った。 メカニカルトルコプラットフォーム上で高品質な多言語データを収集するための戦略を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-28T18:54:33Z)
• Overcoming Language Disparity in Online Content Classification with Multimodal Learning [22.73281502531998]
  大規模言語モデルは、テキスト検出と分類タスクのための最先端のソリューションを開発するための標準となっている。 高度な計算技術と資源の開発は、英語に不相応に焦点が当てられている。 マルチモーダル機械学習を用いて画像に含まれる情報を統合するという約束を探求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-19T17:56:02Z)
• GlobalWoZ: Globalizing MultiWoZ to Develop Multilingual Task-Oriented Dialogue Systems [66.92182084456809]
  本稿では,英語のToDデータセットから大規模多言語ToDデータセットであるGlobalWoZを生成する新しいデータキュレーション手法を提案する。 本手法は,対話テンプレートの翻訳と,対象国におけるローカルエンティティの充填に基づく。 我々はデータセットと強力なベースラインのセットを公開し、実際のユースケースにおける多言語ToDシステムの学習を奨励します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-14T19:33:04Z)
• Crossing the Conversational Chasm: A Primer on Multilingual Task-Oriented Dialogue Systems [51.328224222640614]
  大規模な学習済みニューラルネットワークモデルに基づく最新のTODモデルは、データ空腹です。 ToDのユースケースのデータ取得は高価で面倒だ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-17T15:19:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。