論文の概要: A Unified Multi-Task Learning Architecture for Hate Detection Leveraging User-Based Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06855v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 10:37:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:10:14.911568
• Title: A Unified Multi-Task Learning Architecture for Hate Detection Leveraging User-Based Information
• Title（参考訳）: ユーザ情報を活用したヘイト検出のための統合型マルチタスク学習アーキテクチャ
• Authors: Prashant Kapil, Asif Ekbal,
• Abstract要約: ヘイトスピーチ、攻撃的言語、攻撃性、人種差別、性差別、その他の虐待的言語は、ソーシャルメディアでよく見られる現象である。 ヘイトコンテンツを大規模にフィルタリングする人工知能(AI)ベースの介入が必要である。 本稿では,ユーザ内およびユーザ間情報を活用することで,英語のヘイトスピーチ識別を改善するユニークなモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.017068553977982
• License:
• Abstract: Hate speech, offensive language, aggression, racism, sexism, and other abusive language are common phenomena in social media. There is a need for Artificial Intelligence(AI)based intervention which can filter hate content at scale. Most existing hate speech detection solutions have utilized the features by treating each post as an isolated input instance for the classification. This paper addresses this issue by introducing a unique model that improves hate speech identification for the English language by utilising intra-user and inter-user-based information. The experiment is conducted over single-task learning (STL) and multi-task learning (MTL) paradigms that use deep neural networks, such as convolutional neural networks (CNN), gated recurrent unit (GRU), bidirectional encoder representations from the transformer (BERT), and A Lite BERT (ALBERT). We use three benchmark datasets and conclude that combining certain user features with textual features gives significant improvements in macro-F1 and weighted-F1.
• Abstract（参考訳）: ヘイトスピーチ、攻撃的言語、攻撃性、人種差別、性差別、その他の虐待的言語は、ソーシャルメディアでよく見られる現象である。 ヘイトコンテンツを大規模にフィルタリングする人工知能(AI)ベースの介入が必要である。 既存のヘイトスピーチ検出ソリューションの多くは、各ポストを分類のための独立した入力インスタンスとして扱うことで、この機能を利用している。 本稿では,ユーザ内およびユーザ間情報の活用により,英語のヘイトスピーチ識別を改善するユニークなモデルを導入することにより,この問題に対処する。 この実験は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、ゲートリカレントユニット(GRU)、変換器(BERT)からの双方向エンコーダ表現、A Lite BERT(ALBERT)などのディープニューラルネットワークを使用するシングルタスク学習(STL)およびマルチタスク学習(MTL)パラダイムを用いて実施される。 3つのベンチマークデータセットを使用して、特定のユーザ機能とテキスト機能を組み合わせることで、マクロF1と重み付けF1に大きな改善がもたらされる、と結論付けています。

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