論文の概要: Towards Cross-Lingual Audio Abuse Detection in Low-Resource Settings with Few-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01408v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 07:52:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:50:38.520604
• Title: Towards Cross-Lingual Audio Abuse Detection in Low-Resource Settings with Few-Shot Learning
• Title（参考訳）: Few-Shot Learning を用いた低リソース環境における言語間音響乱用検出に向けて
• Authors: Aditya Narayan Sankaran, Reza Farahbakhsh, Noel Crespi,
• Abstract要約: 低リソース言語における乱用言語検出のための事前学習音声表現の可能性について検討する。 提案手法は,モデルに依存しないメタラーニングフレームワークに表現を統合し,乱用言語を10言語に分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.532756501930393
• License:
• Abstract: Online abusive content detection, particularly in low-resource settings and within the audio modality, remains underexplored. We investigate the potential of pre-trained audio representations for detecting abusive language in low-resource languages, in this case, in Indian languages using Few Shot Learning (FSL). Leveraging powerful representations from models such as Wav2Vec and Whisper, we explore cross-lingual abuse detection using the ADIMA dataset with FSL. Our approach integrates these representations within the Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) framework to classify abusive language in 10 languages. We experiment with various shot sizes (50-200) evaluating the impact of limited data on performance. Additionally, a feature visualization study was conducted to better understand model behaviour. This study highlights the generalization ability of pre-trained models in low-resource scenarios and offers valuable insights into detecting abusive language in multilingual contexts.
• Abstract（参考訳）: オンラインの嫌がらせコンテンツ検出は、特に低リソース設定やオーディオモダリティにおいて、未調査のままである。 本稿では,Few Shot Learning (FSL) を用いた低リソース言語における乱用言語検出のための事前学習された音声表現の可能性について検討する。 Wav2VecやWhisperといったモデルからの強力な表現を活用して、FSLを用いたADIMAデータセットを用いた言語間乱用検出について検討する。 提案手法では,これらの表現をモデル非依存メタラーニング(MAML)フレームワークに統合し,乱用言語を10言語に分類する。 各種ショットサイズ (50-200) を用いて, 限られたデータによる性能への影響を実験的に評価した。 さらに、モデルの振る舞いをよりよく理解するために、特徴可視化研究が実施された。 本研究は、低リソースシナリオにおける事前学習モデルの一般化能力を強調し、多言語文脈における乱用言語の検出に関する貴重な知見を提供する。

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