ACLDec, 2023

多语言冒犯性语言识别的文本对文本模型

PDF
TL;DR社交媒体上冒犯内容的普遍存在是公司和政府组织越来越关注的问题。本研究提出了第一个具有编码器 - 解码器结构的预训练模型，用于冒犯语言识别，并在两个大型冒犯语言识别数据集（SOLID 和 CCTK）上训练。研究结果表明，预训练的 T5 模型在多个英文基准测试中优于其他基于变压器的模型，在多语言场景中，多语言预训练模型在所有上述数据集上实现了新的最优表现。
offensive contenttransformer-based modelsoffensive language identificationpre-trained t5 modelmultilingual pre-trained model
发现论文，激发创造
  • 使用 Transformers 从多语代码混合文本中检测攻击性言论

    本论文提出了一种多语言自动化系统，使用机器学习和转换器来从混合语言的数据中识别带有冒犯性的文本，并在 Tamil、Malayalam 和 Kannada 三种语言的数据集上进行了测试。结果表明，该系统在不同语言上表现出不同的最佳表现方法，得分最高的是 m-BERT（Kannada）和 XLM-R（Tamil 和 Malayalam），系统性能达到了一定的水平。

    Feb, 2021

  • FBERT: 用于识别攻击性内容的神经变换器

    本文提出了 fBERT，这是一个在 SOLID 上重新训练的 BERT 模型，用于鉴定社交媒体中的冒犯内容和仇恨言论。fBERT 的性能通过对多个英文数据集的测试得到验证。

    Sep, 2021

  • 探索基于 Transformer 的模型以识别英语和印度雅利安语中的仇恨言论和攻击性内容

    本篇论文探索了基于 Transformer 的多种机器学习模型，用于探测英语和印度 - 雅利安语中的仇恨言论和冒犯性内容，研究团队 “超级马里奥” 采用 mBERT、XLMR-large、XLMR-base 等多种模型，我们在 Code-Mixed 数据集排名第二（宏平均 F1：0.7107）、在印地语二分类中排名第二（宏平均 F1：0.7797）、在英语四分类中排名第四（宏平均 F1：0.8006），在英语二分类中排名第十二（宏平均 F1：0.6447）。

    Nov, 2021

  • 利用多语言转换器来进行仇恨言论检测

    该论文基于 Transformer 语言模型，研究了在社交媒体文本中检测和分类仇恨的问题，并将其固定为三类，同时证明了多语言训练模式的有效性和特定特征对体系结构分类表现的影响。

    Jan, 2021

  • 基于情感感知共享编码器的仇恨言论和攻击性语言检测

    通过多任务联合学习中的情感特征提取方法，本文使用 Bert 和 mBert 模型提升了社交媒体平台上有害内容的探测，实现了数据高效率和更好的分类效果。

    Feb, 2023

  • 识别转写和混合编码的孟加拉语冒犯性语言

    在这篇研究中，我们探讨了社交媒体上的冒犯性内容识别问题，特别关注多语社会中常见的音译和混合语言现象对自然语言处理系统的挑战。我们引入了一份包含 5000 条手动注释评论的音译孟加拉冒犯性语言数据集（TB-OLID），并在该数据集上对机器学习模型进行训练、微调和评估。结果显示，fBERT 和 HateBERT 等基于英语预训练的 Transformer 模型在该数据集上表现最佳。

    Nov, 2023

  • 印度 - 雅利安语言中的仇恨言论和冒犯内容检测：基于 LSTM 和 Transformers 的对抗

    该研究在五种不同语言中展开了对仇恨言论的广泛比较分析，使用多种预训练模型评估其在这些语言中识别仇恨言论的性能，并为多语言环境下构建强大的仇恨言论检测系统提供了有益的见解。

    Dec, 2023

  • 跨语言归纳迁移学习用于检测攻击性语言

    本文采用跨语言归纳方法基于上下文的词嵌入模型 XLM-RoBERTa 检测跨语言社交媒体中的冒犯性语言，实验结果表明我们的模型在五种语言中表现竞争力，并在零 - shot 学习环境下显示出可扩展性。

    Jul, 2020

  • 利用预训练的句子变换器在印度语言中进行冒犯性语言检测

    我们的研究探讨了恶意言论检测领域，特别关注孟加拉语、阿萨姆语和古吉拉特语这三种资源匮乏的印度语言。我们通过 HASOC 2023 数据集对预训练的 BERT 和 SBERT 模型进行微调，评估它们在恶意言论识别中的有效性。研究发现，单语句 BERT 模型表现出卓越的优势，特别是在孟加拉语方面表现最佳。然而，阿萨姆语和古吉拉特语的性能仍有改进的机会。我们的目标是通过打击恶意言论的泛滥来促进包容性的在线空间。

    Oct, 2023

  • 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