論文の概要: CODEOFCONDUCT at Multilingual Counterspeech Generation: A Context-Aware Model for Robust Counterspeech Generation in Low-Resource Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00713v2
• Date: Sat, 04 Jan 2025 19:38:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 13:45:25.879909
• Title: CODEOFCONDUCT at Multilingual Counterspeech Generation: A Context-Aware Model for Robust Counterspeech Generation in Low-Resource Languages
• Title（参考訳）: 多言語対音声生成におけるCODEOFCONDUCT:低リソース言語におけるロバスト対音声生成のための文脈認識モデル
• Authors: Michael Bennie, Bushi Xiao, Chryseis Xinyi Liu, Demi Zhang, Jian Meng, Alayo Tripp,
• Abstract要約: 本稿では,MCG-COING-2025共有タスクにおいて大きな成功を収めた,頑健な対音声生成のための文脈認識モデルを提案する。 多言語データセットに微調整されたシミュレーションアニーリングアルゴリズムを活用することで、モデルはヘイトスピーチに対する現実的に正確な応答を生成する。 4つの言語で最先端のパフォーマンスを実証し、バスク語で第1位、イタリア語で第2位、英語とスペイン語で第3位にランク付けしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9263811967110864
• License:
• Abstract: This paper introduces a context-aware model for robust counterspeech generation, which achieved significant success in the MCG-COLING-2025 shared task. Our approach particularly excelled in low-resource language settings. By leveraging a simulated annealing algorithm fine-tuned on multilingual datasets, the model generates factually accurate responses to hate speech. We demonstrate state-of-the-art performance across four languages (Basque, English, Italian, and Spanish), with our system ranking first for Basque, second for Italian, and third for both English and Spanish. Notably, our model swept all three top positions for Basque, highlighting its effectiveness in low-resource scenarios. Evaluation of the shared task employs both traditional metrics (BLEU, ROUGE, BERTScore, Novelty) and JudgeLM based on LLM. We present a detailed analysis of our results, including an empirical evaluation of the model performance and comprehensive score distributions across evaluation metrics. This work contributes to the growing body of research on multilingual counterspeech generation, offering insights into developing robust models that can adapt to diverse linguistic and cultural contexts in the fight against online hate speech.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MCG-COING-2025共有タスクにおいて大きな成功を収めた,頑健な対音声生成のための文脈認識モデルを提案する。 弊社のアプローチは、低リソースの言語設定で特に優れている。 多言語データセットに微調整されたシミュレーションアニーリングアルゴリズムを活用することで、モデルはヘイトスピーチに対する現実的に正確な応答を生成する。 私たちは4つの言語(バスク語、英語、イタリア語、スペイン語)で最先端のパフォーマンスを実演し、バスク語で1位、イタリア語で2位、英語とスペイン語で3位としています。 特に、私たちのモデルはバスクの3つのトップポジション全てを席巻し、低リソースのシナリオにおけるその有効性を強調しました。 共有タスクの評価には、従来のメトリクス(BLEU, ROUGE, BERTScore, Novelty)とLLMに基づくジャッジLMの両方が使用されている。 本報告では,評価指標間のモデル性能と総合的なスコア分布の実証的評価を含む,実験結果の詳細な分析を行う。 この研究は多言語対音声生成の研究に寄与し、オンラインヘイトスピーチとの戦いにおいて多様な言語や文化の文脈に適応できる堅牢なモデルを開発するための洞察を提供する。

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