論文の概要: Detecting harassment and defamation in cyberbullying with emotion-adaptive training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16925v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 13:15:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:41:44.710504
• Title: Detecting harassment and defamation in cyberbullying with emotion-adaptive training
• Title（参考訳）: 感情適応トレーニングによるサイバーいじめのハラスメントと悲惨さの検出
• Authors: Peiling Yi, Arkaitz Zubiaga, Yunfei Long,
• Abstract要約: サイバーいじめはデニグレーションやハラスメントなどの様々な形態を含み、有名人がしばしば直面する。 まず、ハラスメントと非難という2つの異なるタイプのインシデントを含む有名人のサイバーいじめデータセットを開発する。 本稿では,感情検出領域からサイバーいじめ検出領域への知識伝達を支援する感情適応トレーニングフレームワーク(EAT)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.769252194833625
• License:
• Abstract: Existing research on detecting cyberbullying incidents on social media has primarily concentrated on harassment and is typically approached as a binary classification task. However, cyberbullying encompasses various forms, such as denigration and harassment, which celebrities frequently face. Furthermore, suitable training data for these diverse forms of cyberbullying remains scarce. In this study, we first develop a celebrity cyberbullying dataset that encompasses two distinct types of incidents: harassment and defamation. We investigate various types of transformer-based models, namely masked (RoBERTa, Bert and DistilBert), replacing(Electra), autoregressive (XLnet), masked&permuted (Mpnet), text-text (T5) and large language models (Llama2 and Llama3) under low source settings. We find that they perform competitively on explicit harassment binary detection. However, their performance is substantially lower on harassment and denigration multi-classification tasks. Therefore, we propose an emotion-adaptive training framework (EAT) that helps transfer knowledge from the domain of emotion detection to the domain of cyberbullying detection to help detect indirect cyberbullying events. EAT consistently improves the average macro F1, precision and recall by 20% in cyberbullying detection tasks across nine transformer-based models under low-resource settings. Our claims are supported by intuitive theoretical insights and extensive experiments.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア上でのサイバーいじめ事件の検出に関する既存の研究は、主にハラスメントに集中しており、通常は二元分類タスクとしてアプローチされている。 しかし、サイバーいじめにはデニグレーションやハラスメントなど様々な形態があり、有名人が頻繁に直面する。 さらに、これらの多様なサイバーいじめに対する適切なトレーニングデータはほとんど残っていない。 本研究ではまず,ハラスメントとデファストレーションという2つの異なるタイプのインシデントを含む有名人のサイバーいじめデータセットを開発する。 我々は,様々なトランスフォーマーモデル(RoBERTa, Bert, DistilBert),置換(Electra),自己回帰(XLnet),マスク&パーミュート(Mpnet),テキストテキスト(T5),大規模言語モデル(Llama2,Llama3)について検討する。 明示的なハラスメントのバイナリ検出に競争力があることがわかった。 しかし、ハラスメントやデニグレーションのマルチクラス化タスクではパフォーマンスが大幅に低下する。 そこで本稿では,感情検出領域からサイバーいじめ検出領域への知識伝達を支援する感情適応トレーニングフレームワーク(EAT)を提案する。 EATは、平均的なマクロF1、精度、リコールを、低リソース設定下で9つのトランスフォーマーベースのモデルに対して20%改善する。 我々の主張は直感的な理論的洞察と広範な実験によって裏付けられている。

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