اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدmuches: الكشف المتعدد اللغات عن الاميوان الهجومية
MUDES: Multilingual Detection of Offensive Spans
240
0 0
0.0
(
0
)
نشر من قبل
جمعية اللغويات الحاسوبية ACL مقالة
تاريخ النشر
2021
مجال البحث
الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة
English
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
نمت الاهتمام بتحديد المحتوى الهجومي في وسائل التواصل الاجتماعي بشكل كبير في السنوات الأخيرة.تعامل العمل السابق في الغالب مع التعليقات التوضيحية على مستوى المشاركة.ومع ذلك، فإن تحديد المواقف الهجومية مفيد بطرق عديدة.للمساعدة في التعامل مع هذا التحدي المهم، نقدم MUSES، وهو نظام متعدد اللغات لاكتشاف يمتد الهجومية في النصوص.تتميز MUSES بنماذج مدربة مسبقا، و API بيثون للمطورين، وواجهة سهلة الاستخدام على الويب.يتم تقديم وصف مفصل لمكونات الطين في هذه الورقة.
The interest in offensive content identification in social media has grown substantially in recent years. Previous work has dealt mostly with post level annotations. However, identifying offensive spans is useful in many ways. To help coping with this important challenge, we present MUDES, a multilingual system to detect offensive spans in texts. MUDES features pre-trained models, a Python API for developers, and a user-friendly web-based interface. A detailed description of MUDES' components is presented in this paper.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث
اقرأ أيضاً
الكشف عن السخرية هو واحد من أفضل المهام الصعبة في تصنيف النص، لا سيما بالنسبة للغة العربية غير الرسمية بالغشاء النحوي والدلي العالي.نقترح أنظمتين تسخير المعرفة من مهام متعددة لتحسين أداء المصنف.تقدم هذه الورقة أنظمة المستخدمة في مشاركتنا إلى المهام ا
لفرعية لورشة معالجة اللغات الطبيعية العربية السادسة (WANLP)؛تحليل السخرية وتحليل المعنويات.المنهجيات الخاصة بنا مدفوعة بفرضية أن التغريدات ذات الشعور السلبي والثغرات السلبية مع محتوى السخرية من غير المرجح أن يكون لها محتوى مسيء، وبالتالي، تؤدي إلى ضبط طراز التصنيف باستخدام كوربوس كبيرة من اللغة المسيئة، عملية التعلم للنموذج للكشف بشكل فعالالمعنويات ومحتويات السخرية.توضح النتائج فعالية نهجنا لمهمة الكشف عن السخرية على مهمة تحليل المعنويات.
نقدم دراسة منهجية حول الكشف عن النية متعددة اللغات والتبلغة من البيانات المنطوقة.تنفد الدراسة على أن مورد جديد تم طرحه في هذا العمل، الذي يطلق عليه عقول -14، وهو موارد تدريب وتقييم أول مهمة معرف مع البيانات المنطوقة.ويغطي 14 حداثة مستخرجة من نظام تجا
ري في مجال الخدمات المصرفية الإلكترونية، المرتبطة بالأمثلة المنطوقة في 14 نوعا متنوعا باللغة.تشير نتائجنا الرئيسية إلى أن الجمع بين نماذج الترجمة الآلية مع وجود ترميز جملة متعددة اللغات الحديثة (على سبيل المثال، LASSE) تسفر عن كاشفات نية قوية في غالبية اللغات المستهدفة المشمولة في العقول -14، وتقديم تحليلات مقارنة عبر محاور مختلفة: على سبيل المثال، اتجاه الترجمة، تأثير التعرف على الكلام، تكبير البيانات من مجال ذي صلة.نرى هذا العمل كخطوة مهمة نحو تطوير وتقييم أكثر شمولية لمعرف متعدد اللغات من البيانات المنطوقة، ونأمل في طيف أوسع بكثير من اللغات مقارنة بالعمل السابق.
تلقى الكشف عن اللغة الهجومية (القديم) اهتماما متزايدا بسبب تأثيرها المجتمعي.يوضح العمل الحديث أن الأساليب القائمة على المحولات ثنائية الاتجاه تحصل على أداء مثير للإعجاب في القديم.ومع ذلك، فإن هذه الأساليب تعتمد عادة على مجموعات البيانات القديمة ذات ا
لمسمى على نطاق واسع لتدريب النماذج.لمعالجة مسألة ندرة البيانات / التسمية في القديم، في هذه الورقة، نقترح نهج بسيط في مجال تكيف مجال بسيط ولكنه فعال لتدريب المحولات ثنائية الاتجاه.تقدم نهجنا إجراءات التدريب على التكيف (DA) إلى ألبرت، بحيث يمكنها استغلال البيانات المساعدة الفعالة من مجالات المصدر لتحسين الأداء القديم في مجال مستهدف.تظهر النتائج التجريبية على مجموعات البيانات القياسية أن نهجنا، ألبرت (دا)، يحصل على الأداء الحديثة في معظم الحالات.على وجه الخصوص، فإن نهجنا يستفيد بشكل كبير من الدروس الممثلة بشكل كبير وغير مصنوع من الأداء، مع تحسن كبير على ألبرت.
تحفز الوجود الواسع للغة الهجومية على وسائل التواصل الاجتماعي تطوير أنظمة قادرة على الاعتراف بهذا المحتوى تلقائيا.بصرف النظر عن بعض الاستثناءات البارزة، فإن معظم الأبحاث حول تحديد اللغة الهجومية التلقائية تعامل مع اللغة الإنجليزية.لمعالجة هذا القصور،
نقدم العفن، مجموعة بيانات اللغة المهاراتية الهجومية.القالب هو أول مجموعة بيانات من نوعها مترجمة للأمراثي، مما يفتح مجالا جديدا للبحث في لغات Indo-Arian منخفضة الموارد.نقدم النتائج من العديد من تجارب التعلم الآلي على هذه البيانات، بما في ذلك تجارب التعلم الصفر القصيرة وغيرها من عمليات التعلم على المحولات عبر اللغات الحديثة من البيانات الحالية في البنغالية والإنجليزية والهندية.
تعتبر البيانات التي يتم إساءة فهمها عن قصد (أو التلاعب) باهتمام كبير للباحثين والحكومة والأمن والنظم المالية. وفقا لأدب الخداع، هناك إشارات موثوقة للكشف عن الخداع والاعتقاد بأن الكذابين يعطون العظة التي قد تشير إلى أن خداعها قريب عالمي. لذلك، بالنظر
إلى أن الإجراءات الخادعة تتطلب التطور المعرفي المتقدمة التي لا تتطلب الصدق ببساطة، وكذلك الآليات المعرفية للناس توجيهات واعدة للكشف عن الخداع، في هذه الدكتوراه. البحث المستمر، نقترح فحص أنماط هيكل الخطاب في كورسيا الأخبار الخادعة متعددة اللغات باستخدام إطار نظرية الهيكل البوليكي. بالنظر إلى أن عملنا هو أول من استغلال استراتيجيات إعلانات متعددة اللغات للكشف عن الأخبار المزيفة، يفتقر مجتمع البحث حاليا إلى كورسا المزدحمة الخادعة متعددة اللغات. تبعا لذلك، تصف هذه الورقة التقدم الحالي في هذه الأطروحة، بما في ذلك (1) بناء أول لجنة خادعة متعددة اللغات، مشروح من قبل المتخصصين وفقا لإطار نظرية الهيكل البوليكي، و (2) إدخال اثنين من علاقات بلاطية جديدة : التدخل والحتمية، التي نفترض أن نكون ذات صلة بمهمة الكشف عن الأخبار المزيفة.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
