Meta AI 在 Arabic Hate Speech 2022 中的表现：基于自校正的多任务学习用于仇恨言论分类
计算与语言
2022-05-18 v1
摘要
在本文中，我们处理了阿拉伯语细粒度仇恨言论检测共享任务，并展示了在其三个子任务上相对于已报告基线的显著改进。这些任务是预测一条推文是否包含 (1) 冒犯性语言；以及是否被视为 (2) 仇恨言论，如果是，则进一步从六个类别中预测 (3) 细粒度仇恨言论标签。我们的最终解决方案是一个模型集成，采用了多任务学习和一种自一致性校正方法，在仇恨言论子任务上取得了 82.7% 的结果——相较于先前工作，相对提升了 3.4%。
引用
@article{arxiv.2205.07960,
title = {Meta AI at Arabic Hate Speech 2022: MultiTask Learning with Self-Correction for Hate Speech Classification},
author = {Badr AlKhamissi and Mona Diab},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.07960},
year = {2022}
}
备注
Accepted at the 5th Workshop on Open-Source Arabic Corpora and Processing Tools (OSACT5/LREC 2022)