論文の概要: A Collaborative Content Moderation Framework for Toxicity Detection based on Conformalized Estimates of Annotation Disagreement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04090v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 18:08:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:24:20.894382
• Title: A Collaborative Content Moderation Framework for Toxicity Detection based on Conformalized Estimates of Annotation Disagreement
• Title（参考訳）: アノテーションの一致度に基づく毒性検出のための協調型コンテンツモデレーションフレームワーク
• Authors: Guillermo Villate-Castillo, Javier Del Ser, Borja Sanz,
• Abstract要約: アノテーションの不一致を捉えることの重要性を強調する新しいコンテンツモデレーションフレームワークを導入する。 提案手法では,毒性分類を主課題とし,アノテーションの不一致を補助課題として扱うマルチタスク学習を用いる。 我々は、コメントアノテーションの曖昧さと、毒性と不一致を予測するモデル固有の不確実性の両方を考慮するために、不確実性推定技術、特にコンフォーマル予測を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.345136916791223
• License:
• Abstract: Content moderation typically combines the efforts of human moderators and machine learning models.However, these systems often rely on data where significant disagreement occurs during moderation, reflecting the subjective nature of toxicity perception.Rather than dismissing this disagreement as noise, we interpret it as a valuable signal that highlights the inherent ambiguity of the content,an insight missed when only the majority label is considered.In this work, we introduce a novel content moderation framework that emphasizes the importance of capturing annotation disagreement. Our approach uses multitask learning, where toxicity classification serves as the primary task and annotation disagreement is addressed as an auxiliary task.Additionally, we leverage uncertainty estimation techniques, specifically Conformal Prediction, to account for both the ambiguity in comment annotations and the model's inherent uncertainty in predicting toxicity and disagreement.The framework also allows moderators to adjust thresholds for annotation disagreement, offering flexibility in determining when ambiguity should trigger a review.We demonstrate that our joint approach enhances model performance, calibration, and uncertainty estimation, while offering greater parameter efficiency and improving the review process in comparison to single-task methods.
• Abstract（参考訳）: コンテンツモデレーションは、典型的には、人間のモデレーターと機械学習モデルの努力が組み合わさっているが、これらのシステムは、モデレーション中に重大な不一致が生じ、毒性知覚の主観的な性質を反映するデータに依存していることが多い。 提案手法では, コメントアノテーションの曖昧性と, 毒性と不一致の予測におけるモデル固有の不確実性の両方を考慮し, モデレーターがアノテーションの不一致のしきい値の調整や, あいまいさをいつ引き起こすべきかを判断する柔軟性を提供するとともに, モデル性能, キャリブレーション, 不確実性評価を向上し, パラメータ効率の向上と, 単一タスクとの比較によるレビュープロセスの改善を図っている。

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