論文の概要: Can Prompting LLMs Unlock Hate Speech Detection across Languages? A Zero-shot and Few-shot Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06149v2
• Date: Tue, 20 May 2025 12:14:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.237962
• Title: Can Prompting LLMs Unlock Hate Speech Detection across Languages? A Zero-shot and Few-shot Study
• Title（参考訳）: LLMが言語間におけるヘイトスピーチ検出をアンロックできるか? -ゼロショットとファウショットによる研究-
• Authors: Faeze Ghorbanpour, Daryna Dementieva, Alexander Fraser,
• Abstract要約: この研究は、8つの非英語言語にわたるLLMのプロンプトに基づく検出を評価する。 実世界の評価セットのほとんどにおいて、ゼロショットと少数ショットが微調整エンコーダモデルに遅れを生じさせる一方で、ヘイトスピーチ検出のための関数的テストのより優れた一般化を実現していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.30098850050971
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Despite growing interest in automated hate speech detection, most existing approaches overlook the linguistic diversity of online content. Multilingual instruction-tuned large language models such as LLaMA, Aya, Qwen, and BloomZ offer promising capabilities across languages, but their effectiveness in identifying hate speech through zero-shot and few-shot prompting remains underexplored. This work evaluates LLM prompting-based detection across eight non-English languages, utilizing several prompting techniques and comparing them to fine-tuned encoder models. We show that while zero-shot and few-shot prompting lag behind fine-tuned encoder models on most of the real-world evaluation sets, they achieve better generalization on functional tests for hate speech detection. Our study also reveals that prompt design plays a critical role, with each language often requiring customized prompting techniques to maximize performance.
• Abstract（参考訳）: ヘイトスピーチの自動検出への関心が高まっているにもかかわらず、既存のアプローチはオンラインコンテンツの言語的多様性を見落としている。 LLaMA(英語版)、Aya(英語版)、Qwen(英語版)、BloomZ(英語版)など、多言語で訓練された大規模言語モデルでは、言語間で有望な機能を提供しているが、ゼロショットと少数ショットプロンプトによるヘイトスピーチの識別における有効性はまだ未定である。 この研究は、8つの非英語言語をまたいだLLMプロンプトに基づく検出を評価し、いくつかのプロンプト技術を活用し、それらを微調整エンコーダモデルと比較する。 実世界の評価セットのほとんどにおいて、ゼロショットと少数ショットが微調整エンコーダモデルに遅れを生じさせる一方で、ヘイトスピーチ検出のための関数的テストのより優れた一般化を実現していることを示す。 また,各言語は性能を最大化するためにカスタマイズされたプロンプト技術を必要とすることが多いため,プロンプト設計が重要な役割を担っていることも明らかにした。

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