論文の概要: Culture Matters in Toxic Language Detection in Persian

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03458v1
• Date: Tue, 03 Jun 2025 23:48:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:14.090851
• Title: Culture Matters in Toxic Language Detection in Persian
• Title（参考訳）: ペルシャ語における有害言語検出における文化
• Authors: Zahra Bokaei, Walid Magdy, Bonnie Webber,
• Abstract要約: ペルシアでは有毒な言語検出が過小評価されている。 本稿では、微調整、データ豊か化、ゼロショット、少数ショット学習など、このタスクのさまざまな方法の比較を行う。 ペルシャ語と文化的に類似した国の言語は、移動学習においてより良い結果をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.215940567074023
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Toxic language detection is crucial for creating safer online environments and limiting the spread of harmful content. While toxic language detection has been under-explored in Persian, the current work compares different methods for this task, including fine-tuning, data enrichment, zero-shot and few-shot learning, and cross-lingual transfer learning. What is especially compelling is the impact of cultural context on transfer learning for this task: We show that the language of a country with cultural similarities to Persian yields better results in transfer learning. Conversely, the improvement is lower when the language comes from a culturally distinct country. Warning: This paper contains examples of toxic language that may disturb some readers. These examples are included for the purpose of research on toxic detection.
• Abstract（参考訳）: 有害な言語検出は、より安全なオンライン環境を作成し、有害なコンテンツの拡散を制限するために不可欠である。 ペルシアでは有害な言語検出が過小評価されているが、現在の研究は、微調整、データ豊か化、ゼロショットと少数ショットの学習、言語間移動学習など、このタスクのさまざまな方法を比較している。 特に魅力的なのは、このタスクにおける文化的な文脈がトランスファーラーニングに与える影響である: 文化的なペルシャ語に類似した国の言語がトランスファーラーニングにより良い結果をもたらすことを示す。 逆に、言語が文化的に異なる国から来た場合、改善は低い。 警告:本論文は、一部の読者を混乱させる可能性のある有害な言語の例を含む。 これらの例は、毒性検出の研究のために含まれている。

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