論文の概要: Multilingual and Explainable Text Detoxification with Parallel Corpora

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11691v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 12:08:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 14:01:34.734033
• Title: Multilingual and Explainable Text Detoxification with Parallel Corpora
• Title（参考訳）: 並列コーパスによる多言語・説明可能なテキストデトックス化
• Authors: Daryna Dementieva, Nikolay Babakov, Amit Ronen, Abinew Ali Ayele, Naquee Rizwan, Florian Schneider, Xintong Wang, Seid Muhie Yimam, Daniil Moskovskiy, Elisei Stakovskii, Eran Kaufman, Ashraf Elnagar, Animesh Mukherjee, Alexander Panchenko,
• Abstract要約: 並列テキストデトックス化コーパスを新しい言語に拡張する。 本研究は, 有毒な文と非有毒な文の両方の記述的特徴について, 自動的, 説明可能な分析を行う。 そこで我々は,Chain-of-Thoughts推論手法に触発された新しいテキスト解毒法を実験した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.83211571400692
• License:
• Abstract: Even with various regulations in place across countries and social media platforms (Government of India, 2021; European Parliament and Council of the European Union, 2022, digital abusive speech remains a significant issue. One potential approach to address this challenge is automatic text detoxification, a text style transfer (TST) approach that transforms toxic language into a more neutral or non-toxic form. To date, the availability of parallel corpora for the text detoxification task (Logachevavet al., 2022; Atwell et al., 2022; Dementievavet al., 2024a) has proven to be crucial for state-of-the-art approaches. With this work, we extend parallel text detoxification corpus to new languages -- German, Chinese, Arabic, Hindi, and Amharic -- testing in the extensive multilingual setup TST baselines. Next, we conduct the first of its kind an automated, explainable analysis of the descriptive features of both toxic and non-toxic sentences, diving deeply into the nuances, similarities, and differences of toxicity and detoxification across 9 languages. Finally, based on the obtained insights, we experiment with a novel text detoxification method inspired by the Chain-of-Thoughts reasoning approach, enhancing the prompting process through clustering on relevant descriptive attributes.
• Abstract（参考訳）: 各国の様々な規制やソーシャルメディアプラットフォーム(2021年のインド統治、2022年の欧州議会と欧州連合理事会)においても、デジタル暴力的な演説は大きな問題となっている。 この課題に対処する潜在的アプローチの1つは、有害な言語をより中立的または非有害な形式に変換するテキストスタイル転送(TST)アプローチである、自動テキストデトックス化である。 現在までに、テキスト解毒作業のための平行コーパス(Logachevavet al , 2022; Atwell et al , 2022; Dementievavet al , 2024a)は最先端のアプローチに不可欠であることが証明されている。 この作業により、並列テキストデトキシフィケーションコーパスをドイツ語、中国語、アラビア語、ヒンディー語、アムハラ語といった新しい言語に拡張し、広範囲にわたる多言語設定TSTベースラインのテストを行います。 次に, 有害文と非毒性文の両方の記述的特徴を自動的, 説明可能な分析を行い, ニュアンス, 類似性, 毒性と解毒の差を9言語にわたって深く掘り下げた。 最後に、得られた知見に基づいて、我々はChain-of-Thoughts推論手法に触発された新しいテキストデトックス化法を実験し、関連する記述属性のクラスタリングによるプロンプトプロセスを強化する。

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