Mar, 2023

基于模型无关元学习的多语言仇恨言论检测

PDF
TL;DR本文提出了 HateMAML 框架，通过 meta-learning 技术和 self-supervision 策略在低资源语言下进行仇恨言论检测，并且达到了比现有方案更好的性能，同时兼备了跨语言迁移和领域泛化功能。
hate speech detectionlow-resource languagesmeta-learningself-supervisioncross-lingual transfer
发现论文，激发创造
  • 多语言仇恨言论检测的深度学习模型

    本研究从 16 个数据来源的 9 种语言中进行大规模的多语言仇恨言论分析，发现在低资源设置下，使用 LASER 嵌入和逻辑回归的简单模型性能最佳，在高资源设置下，BERT 模型表现更好。对于零样本分类，意大利语和葡萄牙语取得了良好的效果。我们提出的框架可用作低资源语言的高效解决方案，并可作为未来多语言仇恨言论检测任务的良好基准。我们已公开了我们的代码和实验设置供其他研究人员使用。

    Apr, 2020

  • 高度泛化的跨语言仇恨言论检测模型

    该研究旨在使用多语言数据集进行多语言仇恨言论检测和分类，并通过评估方法和语言无关的嵌入技术提高分类性能。

    Jan, 2022

  • HateMonitors：社交媒体语言无关的滥用检测

    本文介绍了我们基于梯度提升机、BERT 和 LASER 嵌入式开发的 HateMonitor 模型，在 Indo-European Languages HASOC（FIRE 2019 的任务之一）中排名第一，用于令人讨厌和令人反感的内容识别。

    Sep, 2019

  • 利用人工智能打击网络仇恨：探索大型语言模型在仇恨言论检测中的挑战和机遇

    我们的研究通过综述和实证分析，揭示大型语言模型在检测恶意言论中的能力和限制，强调它们作为分类器的角色以及发现优秀的模型和他们的特点和训练方法，为理解大型语言模型在关键的恶意言论检测领域的能力做出贡献。

    Mar, 2024

  • 基于 Transformer 深度学习的多语种仇恨言论分析与检测

    使用基于 Transformer 模型的算法来检测社交媒体上的仇恨言论，无论语言如意大利语、英语、德语还是孟加拉语，该模型的检测准确率较现有基准和最先进模型提高，其成功率达到了 89%（孟加拉语）、91%（英语和德语）以及 77%（意大利语）

    Jan, 2024

  • HateCheckHIn：对印地语仇恨言论检测模型的评估

    针对社交媒体中存在的多语言仇恨言论，本文提出了一种针对多语言仇恨言论模型的功能集，被用于对现有模型的诊断分析。通过以印地语为基础语言，构建了 HateCheckHIn 评估数据集，测试了最先进的基于 Transformer 的 m-BERT 模型以及 Perspective API。

    Apr, 2022

  • 扩展仅有少量资源的语言中仇恨言论检测的数据高效策略

    本文旨在研究如何在少资源语言情况下进行有效的仇恨言论检测，发现只需少量目标语言数据即可获得良好性能，并初步发现在英语数据的支持下，fine-tuning 可在一定程度上替代目标语数据并提高模型泛化性能。

    Oct, 2022

  • 使用多任务学习在未见领域检测仇恨言论：政治公众人物的案例研究

    使用多任务学习模型，构建更全面的分类模型，并在新的未知数据集上进行预测，结果表明性能优于现有工作。同时，提出了一个名为 PubFigs 的新数据集，关注美国公共政治人物的问题言论，并自动检测其言论中的问题内容，并揭示了公众人物的发布行为。

    Aug, 2022

  • 大型语言模型应用于实际世界仇恨言论检测的调查

    使用大型语言模型和四种不同的提示策略，发现大型语言模型能够有效地检测恶意言论并超过当前基准机器学习模型的性能，提示策略在高效利用大型语言模型的知识库方面起到关键作用。

    Jan, 2024

  • 利用弱标注数据在混合代码 Hinglish 中进行仇恨言论检测：基于可行性驱动的迁移学习方法与大型语言模型

    采用大语言模型（LLMs）进行很少标记的训练，结合零样本学习和少样本学习等方法，成功应用于 Hinglish 中的仇恨言论检测和粗细粒度的厌女症分类，研究表明使用 Bidirectional Auto-Regressive Transformers（BART）大模型的零样本分类和使用 Generative Pre-trained Transformer- 3（ChatGPT-3）的少样本提示获得了最佳结果。

    Mar, 2024