論文の概要: Unveiling the Capabilities of Large Language Models in Detecting Offensive Language with Annotation Disagreement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06207v2
• Date: Sun, 16 Feb 2025 10:03:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:06:31.128386
• Title: Unveiling the Capabilities of Large Language Models in Detecting Offensive Language with Annotation Disagreement
• Title（参考訳）: アノテーションによる攻撃的言語検出における大規模言語モデルの能力の解明
• Authors: Junyu Lu, Kai Ma, Kaichun Wang, Kelaiti Xiao, Roy Ka-Wei Lee, Bo Xu, Liang Yang, Hongfei Lin,
• Abstract要約: 本研究では,攻撃言語検出における多言語モデル(LLM)の性能を系統的に評価する。 本研究では,二項分類の精度を分析し,モデル信頼度と人的不一致度の関係を検証し,不一致サンプルがモデル決定にどう影響するかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.992484902761994
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have become essential for offensive language detection, yet their ability to handle annotation disagreement remains underexplored. Disagreement samples, which arise from subjective interpretations, pose a unique challenge due to their ambiguous nature. Understanding how LLMs process these cases, particularly their confidence levels, can offer insight into their alignment with human annotators. This study systematically evaluates the performance of multiple LLMs in detecting offensive language at varying levels of annotation agreement. We analyze binary classification accuracy, examine the relationship between model confidence and human disagreement, and explore how disagreement samples influence model decision-making during few-shot learning and instruction fine-tuning. Our findings reveal that LLMs struggle with low-agreement samples, often exhibiting overconfidence in these ambiguous cases. However, utilizing disagreement samples in training improves both detection accuracy and model alignment with human judgment. These insights provide a foundation for enhancing LLM-based offensive language detection in real-world moderation tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデル (LLM) は攻撃的な言語検出に欠かせないものとなっているが、アノテーションの不一致に対処する能力は未解明のままである。 主観的解釈から生じる相違サンプルは、その曖昧な性質のために独特な挑戦を生んでいる。 LLMがこれらのケース、特にその信頼性レベルをどのように処理するかを理解することは、人間のアノテータとの整合性についての洞察を与えることができる。 本研究は, 各種アノテーション合意における攻撃言語検出における複数のLDMの性能を系統的に評価する。 本研究では,二分分類の精度を分析し,モデル信頼度と人的不一致度の関係を調べた。 以上の結果から,LSMは低濃度試料に苦慮し,不明瞭な症例では過度に自信を示さないことが判明した。 しかし、トレーニングにおける不一致サンプルの利用により、検出精度と人的判断とのモデルアライメントが向上する。 これらの知見は、実世界のモデレーションタスクにおけるLLMに基づく攻撃言語検出の強化の基礎となる。

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