Nov, 2022

跨平台跨领域监督对比学习下的滥用语言检测

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TL;DR本文旨在解决不同在线平台上滥用语言的检测问题，提出了一种基于 SCL-Fish 的监督对比学习集成元学习算法，具有领域泛化目标并比先前的算法更加高效和优越。
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发现论文，激发创造
  • 利用现有数据解决少样本辱骂内容检测问题

    本文提出了一种两步法的方法，使用现有的包含多种任务相关的虐待性语言检测数据集进行多任务学习，再进行少量的适应性训练以针对新的标签集或语言。实验结果表明这种方法可以提高模型的性能，并且可以在不同语言中实现跨语言识别。

    May, 2023

  • 異質環境下的辱罵語言檢測：數據集收集與監督注意力的作用

    本文提出了一种注重异质性的辱骂评论的检测算法，使用带监督的注意机制和多任务学习来提高性能，并在一个包含 11000 条评论的 YouTube 数据集上进行了实验比较。

    May, 2021

  • 在线平台上的辱骂语言检测：关键分析

    调查了当前针对滥用语言的自动检测方法以及在线平台的内容管理政策，研究方向及未来工作发展方向。

    Feb, 2021

  • 改进基于数据引导的印度语恶意语言检测方法，提高低资源环境下的检测效果

    本篇论文探讨针对印度尼西亚语多语种辱骂性言论的大规模分析，研究不同的语言转移机制及该领域的多语种模型的表现，同时探究此类模型对抗性攻击的能力，并进行了误判分析。

    Apr, 2022

  • 零样本跨语言辱骂语言检测的转换语言选择

    通过研究语言相似度对自动恶意语言检测的转移学习进行语言选择，为低资源语言构建更好的检测系统，实现零 - shot 检测。通过量化语言结构的世界地图，发现语言相似度与分类器性能之间存在相关性，进而选择最佳转移语言。

    Jun, 2022

  • 利用双重对比学习进行仇恨言论检测

    本文提出了一种新颖的双对比学习框架，用于捕获 hate speech 中的短语级情感语义，并通过将聚焦损失集成到框架中来解决数据不平衡问题，并在两个英语数据集上取得了 state-of-the-art 的表现，从而成功地检测出 hate speech。

    Jul, 2023

  • 因果引导的跨平台仇恨言论检测中的解缠

    社交媒体平台上存在有害内容的传播问题，目前的深度学习和自然语言处理模型在检测这些有害内容时过于依赖特定领域术语，影响了它们在泛化仇恨言论检测方面的能力。我们的研究提出了一种跨平台仇恨言论检测模型，可以在一个平台的数据上进行训练，并推广到多个未知平台。通过将输入表示分解为不变特征和依赖平台的特征，学习因果关系，我们能够获得对分布转换具有鲁棒性的特征用于预测泛化的仇恨言论。我们在四个平台上进行了大量实验，结果显示我们的模型在检测泛化仇恨言论方面比现有的最先进方法具有更好的效果。

    Aug, 2023

  • 关于跨数据集通用性的在线滥用自动检测

    通过无监督主题模型和人工主题关键词检查，我们发现 Wikipedia Detox 数据集中温和的例子偏向于平台特定主题，移除这些主题可以提高跨数据集泛化能力，同时不会降低领域内分类性能，为了建立一个有效的数据集设计，我们建议在手动标注类标签之前，应用廉价的无监督方法检查收集的数据并减少不具有泛化能力的内容。

    Oct, 2020

  • 情感和辱骂语言检测的联合模型

    本文探讨了自然语言处理在网络通信中检测恶意行为的方法，并提出了一种以情感状态为特征的多任务学习模型，证明在检测恶意行为方面效果显著。

    May, 2020

  • 跨语言冒犯性语言检测：数据集、迁移方法和挑战的系统综述

    社交媒体中冒犯性语言的快速增长和快速演变加大了检测的复杂性，尤其突显了在不同语言中识别此类内容的挑战。该调查针对社交媒体中的冒犯性语言检测在跨语言场景中进行了系统全面的交叉语言转移学习（CLTL）技术探索。我们的研究作为首个综合概述，专注于该领域的跨语言情景。我们分析了 67 篇相关论文，并按多个维度对这些研究进行了分类，包括所使用的多语言数据集的特征，使用的跨语言资源以及具体实施的 CLTL 策略。根据 “要转移什么”，我们还总结了三种主要的 CLTL 转移方法：实例、特征和参数转移。此外，我们还对当前挑战和未来的研究机会进行了探讨。此外，我们还在线提供了调查资源，包括两个全面的表格，其中提供了审查文献中使用的多语言数据集和 CLTL 方法的可访问参考。

    Jan, 2024