Erkennung von toxischen Inhalten in gemischten Sprachvideos

In der heutigen schnelllebigen digitalen Welt sind Videos zu einer beliebten Möglichkeit geworden, wie Leute Informationen teilen und kommunizieren. Aber je mehr Leute Videos erstellen und teilen, desto grösser wird die Herausforderung, schädliche oder toxische Inhalte in diesen Videos zu finden, besonders in Sprachen, die zwei oder mehr Sprachen mischen, wie Hindi und Englisch. Obwohl es schon viel Arbeit gab, um toxische Textinhalte zu finden, sind Videos in Sprachen, die verschiedene Sprachen kombinieren, noch nicht so gut untersucht worden.

Das Ziel dieser Arbeit ist es, diese Lücke zu schliessen, indem wir einen einzigartigen Datensatz von Videos und ein System zur Erkennung von Toxizität in Video-Inhalten erstellen. Wir haben eine Reihe von Videos zusammengestellt, die Gespräche in kodemisch-Hindi und Englisch enthalten und jeden Teil des Videos sorgfältig für toxische Sprache, Schweregrad und Sentiment beschriftet. Unser Ziel ist es, Online-Räume sicherer zu machen, indem wir ein System trainieren, das diese Art von schädlichen Inhalten erkennen und kategorisieren kann.

#Der Anstieg von Videoinhalten

Die Art und Weise, wie wir kommunizieren, hat sich in den letzten Jahren dramatisch verändert, da soziale Medien und Video-Plattformen es jedem ermöglichen, Informationen zu erstellen und zu teilen. Bis 2023 wird geschätzt, dass der Grossteil des Internetverkehrs aus Videos besteht. YouTube ist zu einer wichtigen Plattform geworden, auf der Nutzer Informationen teilen, mit Milliarden von Stunden Video, die jeden Tag angesehen werden.

Während diese riesige Auswahl an Inhalten wertvolle Einblicke und Unterhaltung bieten kann, ermöglicht sie auch, dass toxische Sprache sich schnell verbreitet. Toxische Sprache kann als Sprache definiert werden, die unhöflich, respektlos oder unangemessen ist, und oft zu hitzigen Diskussionen führt, von denen die Leute vielleicht weggehen wollen. In Videos werden viele Themen behandelt, wobei der Grossteil der Inhalte harmlos ist. Allerdings verletzen einige Videos die Gemeinschaftsrichtlinien und fördern schädliche Ideen. Die Präsenz toxischer Inhalte kann zu feindlichen Online-Umgebungen und rechtlichen Herausforderungen für die Plattformen führen, die diese Inhalte hosten.

#Der Bedarf an Erkennung

Aktuelle Methoden zur Erkennung toxischer Inhalte konzentrieren sich hauptsächlich auf Texte. Das Feld der Video-Inhaltserkennung ist nicht so weit entwickelt. Schädliche Inhalte in Videos zu identifizieren, erfordert die Kombination von Informationen aus mehreren Quellen, einschliesslich visueller und akustischer Teile. Bestehende Methoden verlassen sich normalerweise stark auf Texte und haben sich hauptsächlich auf englische Inhalte konzentriert. Aber je mehr Leute Sprachen verwenden, die verschiedene Sprachen mischen, desto grösser wird der Bedarf an Erkennungssystemen, die mit diesen Komplexitäten umgehen können.

In mehrsprachigen Ländern wie Indien ist es üblich, dass Menschen Hindi und Englisch in Gesprächen mischen, was Herausforderungen für die Entwicklung effektiver maschineller Lernwerkzeuge zur Erkennung mit sich bringt. Obwohl einige Forschungen sich mit der Erkennung toxischer Inhalte in sozialen Medien-Texten beschäftigt haben, gibt es immer noch eine grosse Lücke im Verständnis, wie man dasselbe Problem im Videoformat angehen kann.

#Unsere Beiträge

Diese Arbeit zielt darauf ab, diese Probleme anzugehen, indem wir einen neuen Ansatz zur Erkennung toxischer Sprache in Videoinhalten entwickeln. Wir werden einen Datensatz erstellen, der kodemisch-Hindi-Englisch-Videos enthält, und ein Framework zur Erkennung toxischer Sprache, Sentiment und Schweregrade durch die Analyse verschiedener Videokomponenten.

1. Datensatz-Erstellung: Wir stellen ToxCMM vor, einen öffentlich zugänglichen Datensatz, der Videos enthält, die für toxische Sprache annotiert sind. Er umfasst 931 Videos mit 4021 Äusserungen, die für Toxizität, Sentiment und Schweregrad gekennzeichnet sind. Dieser Datensatz soll Forschern und Entwicklern helfen, bessere Systeme zur Erkennung toxischer Sprache in kodemischsprachigen Sprachen zu entwickeln.

2. Framework-Entwicklung: Wir haben ToxVidLLM entwickelt, ein Framework, das mehrere Methoden zur Erkennung toxischer Videos kombiniert und gleichzeitig Sentiment und Schweregrad analysiert. Das Framework besteht aus drei Hauptteilen: einem Encoder-Modul, das verschiedene Datentypen verarbeitet, einem Modul zur Synchronisierung dieser Daten und einem Multitask-Modul, das die eigentlichen Erkennungsaufgaben übernimmt. Die Verwendung verschiedener Modalitäten, einschliesslich Video, Audio und Text, ermöglicht eine verbesserte Erkennungsleistung.

#Datensatz-Erstellung

#Datensammlung

Um unseren Datensatz aufzubauen, haben wir uns auf YouTube konzentriert, eine beliebte Plattform zum Teilen von Videos. Unser Ziel waren Videos, die Hindi- und Englisch-Gespräche mischen. Wir haben die YouTube-API verwendet, um Daten von indischen Webserien und "roasted" Videos zu sammeln. Nachdem wir zunächst 1023 Videos gesammelt hatten, haben wir sie auf 931 gefiltert, um sicherzustellen, dass sie für unsere Forschung geeignet sind.

Wir haben ein Spracherkennungsmodell verwendet, um Transkripte der Videos zu erstellen, und die Genauigkeit durch manuelle Korrekturen verbessert. Jedes Video wurde in kleinere Clips unterteilt, um detailliertere Annotationen zu ermöglichen.

#Datenannotation

Für unseren Annotierungsprozess haben wir eine Gruppe von Bachelor-Studenten geschult, die mit Hindi und Englisch vertraut sind. Unsere Experten-Annotationen haben ihre Arbeit überprüft, um Konsistenz und Qualität sicherzustellen. Wir haben Trainingsbeispiele zur Verfügung gestellt, um unseren Annotatoren zu helfen, jede Äusserung basierend auf Toxizität, Sentiment und Schweregrad zu kategorisieren.

Insgesamt haben wir klare Kategorien für jede Äusserung festgelegt. Toxizität wird als entweder "Toxisch" oder "nicht-toxisch" klassifiziert, während Sentiment als "positiv", "negativ" oder "neutral" gekennzeichnet wird. Der Schweregrad wird auf einer Skala von "nicht schädlich" bis "sehr schädlich" bewertet.

Durch diesen rigorosen Trainings- und Bewertungsprozess erreichten wir hohe Zuverlässigkeitswerte in unseren Annotationen, die die Qualität und Vertrauenswürdigkeit unseres Datensatzes bestätigen.

#Datensatz-Statistiken

Der ToxCMM-Datensatz besteht aus 4021 Äusserungen, von denen 1697 als toxisch und 2324 als nicht-toxisch gekennzeichnet sind. Jede Äusserung hat eine durchschnittliche Länge von 8,68 Wörtern und dauert etwa 8,89 Sekunden. Auffällig ist, dass etwa 68 % der im Datensatz verwendeten Wörter auf Hindi sind, der Rest auf Englisch.

#Problemformulierung

Unser Hauptziel ist es, zu erkennen, ob ein Video toxische Inhalte enthält und dessen Sentiment und Schweregrad zu klassifizieren. Jedes Video wird als Sammlung von Frames, Ton und einem Texttranskript behandelt. Wir werden tiefes Lernen verwenden, um ein Modell zu erstellen, das in der Lage ist, diese drei Aspekte in den Videos zu erkennen.

#ToxVidLLM-Framework

Um unser Verständnis des Erkennungsprozesses zu erweitern, haben wir das ToxVidLLM-Framework in drei wichtige Teile unterteilt:

#Encoder-Modul

Der erste Teil des Frameworks ist das Encoder-Modul. Dieser Abschnitt ist dafür verantwortlich, Audio-, Video- und Textdaten separat zu verarbeiten. Wir haben verschiedene hochmoderne Modelle verwendet, die für jede Art von Daten entwickelt wurden.

• Audio-Encoder: Wir haben mit mehreren Audio-Modellen experimentiert, um bedeutungsvolle Merkmale aus den Audiosignalen zu extrahieren. Unsere Ergebnisse zeigten, dass ein Modell in verschiedenen Tests durchgehend besser abschnitt als die anderen.

• Video-Encoder: Für die Videodaten haben wir Modelle getestet, die darauf ausgelegt sind, sowohl räumliche als auch zeitliche Informationen zu erfassen. Ähnlich wie bei den Audiomodellen lieferte eines der Videomodelle durchgehend die besten Ergebnisse.

• Text-Encoder: Im Textteil haben wir Modelle verwendet, die auf Hindi-Englisch-Datensätzen vortrainiert wurden. Diese Modelle wurden optimiert, um mit kodemischsprachigen Inhalten umzugehen, was unsere Erkennungsgenauigkeit weiter verbesserte.

#Cross Modal Synchronization Module

Da wir es mit mehreren Datentypen zu tun haben, ist es wichtig, sie zu synchronisieren, um sicherzustellen, dass sie effektiv zusammenarbeiten. Das Synchronisationsmodul konzentriert sich darauf, die Merkmale, die aus verschiedenen Modalitäten extrahiert wurden, auszurichten. So können wir eine einheitliche Darstellung der Daten erstellen.

Wir haben eine Strategie verwendet, die Audio-, Video- und Textmerkmale verknüpft, wobei wir uns aufgrund der Bedeutung für die Toxizitätserkennung mehr auf den Text konzentrieren. Durch eine Reihe von Schritten konnten wir einen kohärenten Repräsentationsraum schaffen, der eine bessere Integration der verschiedenen Datentypen ermöglicht.

#Multitask-Modul

Schliesslich verarbeitet das Multitask-Modul die synchronisierten Daten, um die Erkennungsaufgaben durchzuführen. Es nimmt alle verarbeiteten Eingaben und nutzt sie, um jedes Video nach drei Zielen zu klassifizieren: Erkennung von Toxizität, Bestimmung der Schweregrad und Identifizierung des Sentiments.

Wir haben eine Verlustfunktion verwendet, um unser Modell effektiv zu trainieren, was dem System ermöglicht, die Bedeutung jeder Aufgabe zu erlernen. Dieses Design ermöglicht es dem Modell, ein umfassendes Verständnis der Videoinhalte zu haben, was die Fähigkeit zur Erkennung toxischen Verhaltens verbessert.

#Experimentelle Einrichtung

Alle Experimente wurden auf einer Hochleistungsmaschine durchgeführt, die mit leistungsstarken CPUs und GPUs ausgestattet ist. Wir haben unseren Datensatz in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze unterteilt, um sicherzustellen, dass das Modell gut verallgemeinern kann. Der Trainingsprozess wurde mehrere Male mit verschiedenen zufälligen Aufteilungen wiederholt, um zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten.

#Basislinienmodelle

Um die Effektivität unseres Frameworks zu bewerten, haben wir es mit mehreren Basislinienmodellen verglichen. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, Daten auf verschiedene Weise zu verarbeiten, und wir haben ihre Leistung basierend auf ihrer Fähigkeit zur Erkennung von Toxizität, Schweregrad und Sentiment unter verschiedenen Konfigurationen gemessen.

#Ergebnisse der Experimente

Die Ergebnisse unserer Experimente lieferten wertvolle Einblicke:

1. Wir haben festgestellt, dass die Textverarbeitung entscheidend für die Erkennung toxischer Inhalte war. Unter den einzelnen Modalitäten schnitten die textbasierten Modelle deutlich besser ab als Audio und Video allein.

2. Die Kombination von Text- und Audiodaten brachte bessere Ergebnisse als die Mischung von Text und Video oder Audio und Video zusammen.

3. Unser vorgeschlagenes Modell übertraf durchweg die Basislinienmodelle und erreichte eine höhere Genauigkeit bei allen Aufgaben. Das unterstrich die Effektivität der Kombination verschiedener Datentypen zur Erkennung.

4. Als wir Einzelaufgabenmodelle mit Multitaskmodellen verglichen, zeigten die Multitask-Versionen eine verbesserte Leistung bei der Toxizitätserkennung, der Schweregradbewertung und der Sentimentanalyse.

#Statistische Analyse

Um die Zuverlässigkeit unserer Ergebnisse sicherzustellen, haben wir statistische Tests durchgeführt, um unsere vorgeschlagenen Modelle mit den Basislinien zu vergleichen. Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass unsere Ergebnisse statistisch signifikant waren, was die Effektivität unseres ToxVidLLM-Frameworks bestätigte.

#Fazit und zukünftige Arbeiten

Mit der wachsenden Verbreitung von Videos, insbesondere solchen mit gemischten Sprachen, ist unsere Arbeit zeitgemäss und notwendig. Die Einführung des ToxCMM-Datensatzes stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der Erkennung toxischer Inhalte dar und bietet eine einzigartige Ressource für Forscher und Entwickler.

Das ToxVidLLM-Framework hat sich durch seine Fähigkeit erwiesen, verschiedene Modalitäten effektiv zu kombinieren, und konzentriert sich darauf, Toxizität in kodemischsprachigen Videos zu erkennen. Über die blosse Identifizierung toxischer Inhalte hinaus bietet unser Datensatz auch Einblicke in Sentiment und Schweregrad, was eine tiefere Erforschung von Fragen zum Online-Verhalten ermöglicht.

Während diese Arbeit die Grundlage für zukünftige Forschungen legt, gibt es Einschränkungen, einschliesslich des Ausschlusses indirekter Toxizität und des Bedarfs an erheblichen Rechenressourcen. Diese Probleme anzugehen, wird entscheidend sein für die weitere Entwicklung effektiver Systeme zur Erkennung toxischer Inhalte.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass mit dem fortschreitenden Dominanz von Videoinhalten in der Online-Kommunikation die Entwicklung von Werkzeugen zur Identifizierung und Minderung toxischen Verhaltens entscheidend für die Schaffung sichererer digitaler Räume sein wird. Diese Forschung zielt darauf ab, den Weg für effektivere Erkennungsmethoden zu ebnen und letztendlich ein respektvolleres Online-Umfeld zu fördern.