論文の概要: Unified Game Moderation: Soft-Prompting and LLM-Assisted Label Transfer for Resource-Efficient Toxicity Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06347v1
• Date: Sun, 01 Jun 2025 20:50:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.207613
• Title: Unified Game Moderation: Soft-Prompting and LLM-Assisted Label Transfer for Resource-Efficient Toxicity Detection
• Title（参考訳）: 統一ゲームモデレーション:資源効率の良い毒性検出のためのソフトプロンピングとLCM支援ラベル転送
• Authors: Zachary Yang, Domenico Tullo, Reihaneh Rabbany,
• Abstract要約: ゲームコミュニティにおける毒性の検出は、複数のゲームや言語にまたがる拡張において、大きなスケーリング上の課題に直面している。 BERTベースのリアルタイム毒性検出システムであるToxBusterに関するこれまでの研究に基づいて,これらの課題に対処するための2つの重要な知見を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.779196219827507
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Toxicity detection in gaming communities faces significant scaling challenges when expanding across multiple games and languages, particularly in real-time environments where computational efficiency is crucial. We present two key findings to address these challenges while building upon our previous work on ToxBuster, a BERT-based real-time toxicity detection system. First, we introduce a soft-prompting approach that enables a single model to effectively handle multiple games by incorporating game-context tokens, matching the performance of more complex methods like curriculum learning while offering superior scalability. Second, we develop an LLM-assisted label transfer framework using GPT-4o-mini to extend support to seven additional languages. Evaluations on real game chat data across French, German, Portuguese, and Russian achieve macro F1-scores ranging from 32.96% to 58.88%, with particularly strong performance in German, surpassing the English benchmark of 45.39%. In production, this unified approach significantly reduces computational resources and maintenance overhead compared to maintaining separate models for each game and language combination. At Ubisoft, this model successfully identifies an average of 50 players, per game, per day engaging in sanctionable behavior.
• Abstract（参考訳）: ゲームコミュニティにおける毒性検出は、特に計算効率が不可欠なリアルタイム環境において、複数のゲームや言語にまたがる拡張において、大きなスケーリング課題に直面している。 BERTベースのリアルタイム毒性検出システムであるToxBusterに関するこれまでの研究に基づいて,これらの課題に対処するための2つの重要な知見を提示する。 まず,ゲームコンテキストトークンを組み込むことで,単一モデルを効果的に複数のゲームを扱うことが可能なソフトプロンプト手法を提案する。 第2に,GPT-4o-mini を用いた LLM 支援ラベル転送フレームワークを開発し,サポートを7言語に拡張した。 フランス、ドイツ、ポルトガル、ロシアでの実際のゲームチャットデータの評価は32.96%から58.88%の範囲でマクロF1スコアを獲得し、特にドイツ語のパフォーマンスは45.39%を上回った。 プロダクションにおいて、この統一されたアプローチは、各ゲームと言語の組み合わせごとに別々のモデルを維持するよりも、計算資源とメンテナンスのオーバーヘッドを著しく削減する。 Ubisoftでは、このモデルは1試合あたり平均50人のプレイヤーを1日に1回、制裁可能な行動で識別することに成功した。

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