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。

関連論文リスト

• Training Neural Networks as Recognizers of Formal Languages [87.06906286950438]
  形式言語理論は、特に認識者に関するものである。 代わりに、非公式な意味でのみ類似したプロキシタスクを使用するのが一般的である。 ニューラルネットワークを文字列のバイナリ分類器として直接訓練し評価することで、このミスマッチを補正する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T16:33:25Z)
• Hierarchical Sentiment Analysis Framework for Hate Speech Detection: Implementing Binary and Multiclass Classification Strategy [0.0]
  本稿では,英語におけるヘイトスピーチを検出するために,共有感情表現と統合された新しいマルチタスクモデルを提案する。 我々は、感情分析とトランスフォーマーに基づく訓練モデルを利用することで、複数のデータセット間でのヘイトスピーチの検出を大幅に改善できると結論付けた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-03T04:11:33Z)
• Explaining Interactions Between Text Spans [50.70253702800355]
  入力の異なる部分からのトークンのスパンに対する推論は、自然言語理解に不可欠である。 NLUタスク2つのタスク(NLIとFC)に対する人間間相互作用の説明データセットであるSpanExを紹介する。 次に,複数の微調整された大言語モデルの決定過程を,スパン間の相互接続の観点から検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T13:52:37Z)
• Unsupervised Sentiment Analysis of Plastic Surgery Social Media Posts [91.3755431537592]
  ソーシャルメディアプラットフォームにまたがる膨大なユーザー投稿は、主に人工知能(AI)のユースケースに使われていない。 自然言語処理(NLP)は、コーパス(corpora)として知られるドキュメントの体系を利用して、人間のような言語理解でコンピュータを訓練するAIのサブフィールドである。 本研究は, 教師なし解析の応用により, コンピュータがプラスティック手術に対する否定的, 肯定的, 中立的なユーザ感情を予測できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-05T20:16:20Z)
• Hate Speech and Offensive Language Detection using an Emotion-aware Shared Encoder [1.8734449181723825]
  ヘイトスピーチと攻撃的言語検出に関する既存の研究は、事前学習されたトランスフォーマーモデルに基づいて有望な結果をもたらす。 本稿では,他コーパスから抽出した外的感情特徴を組み合わせたマルチタスク共同学習手法を提案する。 以上の結果から,感情的な知識が,データセット間のヘイトスピーチや攻撃的言語をより確実に識別する上で有効であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-17T09:31:06Z)
• Addressing the Challenges of Cross-Lingual Hate Speech Detection [115.1352779982269]
  本稿では,低リソース言語におけるヘイトスピーチ検出を支援するために,言語間移動学習に着目した。 言語間単語の埋め込みを利用して、ソース言語上でニューラルネットワークシステムをトレーニングし、ターゲット言語に適用します。 本研究では,ヘイトスピーチデータセットのラベル不均衡の問題について検討する。なぜなら,ヘイトサンプルと比較して非ヘイトサンプルの比率が高いことがモデル性能の低下につながることが多いからだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-15T20:48:14Z)
• Towards Language Modelling in the Speech Domain Using Sub-word Linguistic Units [56.52704348773307]
  音節や音素を含む言語単位に基づくLSTMに基づく新しい生成音声LMを提案する。 限られたデータセットでは、現代の生成モデルで要求されるものよりも桁違いに小さいので、我々のモデルはバブリング音声を近似する。 補助的なテキストLM,マルチタスク学習目標,補助的な調音特徴を用いた訓練の効果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-31T22:48:30Z)
• Offensive Language and Hate Speech Detection with Deep Learning and Transfer Learning [1.77356577919977]
  我々は、ツイートを自動的に3つのクラスに分類するアプローチを提案する。 我々は、テキスト分類、感情チェック、テキストデータ拡張を含む主要な機能を含むクラスモジュールを作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-06T20:59:47Z)
• Leveraging Multi-domain, Heterogeneous Data using Deep Multitask Learning for Hate Speech Detection [21.410160004193916]
  畳み込みニューラルネットワークに基づくマルチタスク学習モデル(MTL)フットノートコードを提案し,複数のソースからの情報を活用する。 3つのベンチマークデータセットで実施した実証分析は,提案手法の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-23T09:31:01Z)
• A study of text representations in Hate Speech Detection [0.0]
  ヘイトフル言語に対するEUと米国の現行の法律は、ヘイトスピーチ検出タスクとパイプラインに必要な自動ツールを導いている。 本研究では,Hate音声の自動検出タスクにおいて,複数の分類アルゴリズムと組み合わせた多種多様なテキスト表現手法の性能について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-08T20:39:17Z)
• NLP-CIC at SemEval-2020 Task 9: Analysing sentiment in code-switching language using a simple deep-learning classifier [63.137661897716555]
  コードスイッチングは、2つ以上の言語が同じメッセージで使用される現象である。 標準的な畳み込みニューラルネットワークモデルを用いて、スペイン語と英語の混在するツイートの感情を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-07T19:57:09Z)

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。