S'attaquer aux défis de la détection du langage offensant

Les plateformes en ligne ont un gros souci avec le contenu offensant, comme les discours de haine et le harcèlement. Ce problème touche des gens partout dans le monde et a attiré l'attention des experts en apprentissage machine et traitement du langage. Pour y faire face, plein d'outils et de systèmes ont été créés pour détecter et réduire automatiquement le contenu nuisible. En gros, ces systèmes fonctionnent de deux manières principales :

1. En utilisant des modèles et des outils existants accessibles au public.
2. En créant des ensembles de données uniques et en formant des modèles d'apprentissage automatique dessus.

Mais il y a des questions sur l'efficacité de ces outils dans différentes situations et environnements. Cet article explore l'efficacité des systèmes de détection de langage offensant et des ensembles de données, en utilisant un nouveau standard appelé GenOffense. On va se concentrer sur trois questions principales concernant la généralisation dans la détection de langage offensant.

#L'Impact du Contenu Offensant

Voir des posts offensants sur les réseaux sociaux peut causer de sérieux problèmes pour les utilisateurs, comme des soucis de santé mentale et des risques accrus de suicide. À cause de ces risques, les plateformes en ligne comptent souvent sur la modération du contenu. Cependant, avec le nombre énorme de posts, c’est difficile pour les modérateurs humains de tout gérer. Ce manque crée un besoin de systèmes automatiques pour les aider à mieux faire leur travail.

#Méthodes de Détection du Langage Offensant

Une méthode efficace pour construire des systèmes de détection du langage offensant est d'utiliser des outils accessibles au public de façon non supervisée. Des services ouverts comme l'API Perspective et des modèles comme ToxicBERT ont rendu ça plus facile. Récemment, des modèles de langage de grande taille (LLMs) ont aussi été utilisés pour identifier le langage nuisible. D'autre part, les approches supervisées impliquent l'utilisation d'ensembles de données annotées pour former des systèmes d'apprentissage automatique, en se concentrant sur différentes formes de contenu offensant, comme l'agression, le cyberharcèlement et le discours de haine.

Bien que les deux approches aient donné de bons résultats, des doutes persistent sur leur capacité à fonctionner dans des situations différentes pour lesquelles elles n'ont pas été spécifiquement entraînées. Cet article vise à clarifier comment les changements dans les ensembles de données peuvent affecter les systèmes de détection de langage offensant et leur capacité d'adaptation à de nouvelles situations.

#Définir la Généralisation

La généralisation, c'est dans quelle mesure un modèle peut performer à travers différents ensembles de données. On a créé le standard GenOffense, qui inclut huit ensembles de données provenant de différentes plateformes de réseaux sociaux. Ces ensembles de données sont organisés en un système de classification général pour la détection de langage offensant. Avec GenOffense, on a évalué des API publiques et des modèles, y compris des LLMs, et on a discuté de leurs résultats. On a aussi formé différents modèles d'apprentissage automatique en utilisant ces ensembles de données et regardé divers facteurs influençant leur performance.

#Questions de Recherche

1. Généralisation : Comment se comportent les systèmes et modèles disponibles au public entraînés sur différents ensembles de données ?
2. Taille de l'Ensemble de Données : Comment la taille de l'ensemble de données affecte-t-elle la généralisation ? Plus de données mène-t-il toujours à de meilleurs résultats ?
3. Spécificité du Domaine : Quelle est la mesure de chevauchement de performance entre des ensembles de données de différentes plateformes ?

#Travaux Précédents sur la Détection de Langage Offensant

Le problème du langage offensant sur les réseaux sociaux a attiré beaucoup d'attention. Différents outils ont été créés pour identifier différents types de contenu nuisible. Par exemple, l'API Perspective analyse les commentaires et les classe en niveaux de toxicité. Les récentes avancées dans les modèles de langage comme GPT ont aussi poussé les chercheurs à utiliser ces modèles pour détecter le discours de haine.

L'approche typique est la méthode supervisée, où les modèles sont formés sur des ensembles de données étiquetés. De nombreux ensembles de données en anglais ont été créés à cette fin. Différents modèles d'apprentissage automatique, allant de méthodes simples à des transformateurs avancés, ont été évalués dans ce contexte.

#Généralisation en Apprentissage Automatique

Une bonne généralisation signifie qu'un modèle peut appliquer ce qu'il a appris à de nouvelles données non vues. Cela permet une meilleure performance et fiabilité. Cependant, les systèmes de détection de langage offensant ont montré des résultats variés face à de nouveaux types de données. Certaines études ont montré que les classificateurs pouvaient catégoriser par erreur des sujets comme les échecs comme du discours de haine. Résoudre ces problèmes est crucial pour concevoir des systèmes qui se comportent équitablement face à de nouvelles données.

#Standard GenOffense

Un des principaux problèmes de recherche sur la généralisation dans la détection de langage offensant est l'absence d'un standard commun. Les ensembles de données existants sont souvent étiquetés différemment, ce qui complique les efforts pour les combiner pour former et évaluer des modèles complets. Pour y remédier, on a introduit GenOffense, qui sert de standard pour évaluer les systèmes de détection de langage offensant.

#Composantes de GenOffense

GenOffense inclut huit ensembles de données populaires, contenant des données annotées en anglais. Chaque ensemble de données a des directives uniques pour l'annotation, et on a mappé ces étiquettes dans un cadre commun pour une analyse plus facile. Le cadre a trois niveaux de classification, se concentrant sur le fait que le contenu soit offensant ou non et distinguant davantage entre le contenu offensant ciblé et non ciblé.

#Propriétés de GenOffense

GenOffense couvre des aspects importants de la généralisation, y compris :

1. Changement de Plateforme : Le standard inclut des ensembles de données de différentes plateformes de réseaux sociaux, ce qui permet d'évaluer à quel point les modèles peuvent s'adapter entre les plateformes.
2. Changement de Langue : Les ensembles de données couvrent plusieurs années, ce qui signifie que l'utilisation du langage peut évoluer avec le temps, affectant la façon dont les modèles interprètent l'offense.
3. Changement de Tâche : Les ensembles de données abordent différentes tâches de détection du langage offensant, testant la capacité des modèles à gérer divers types de contenu.
4. Changement de Sujet : Différents ensembles de données se concentrent sur divers sujets, évaluant la performance des modèles à travers différentes catégories de langage offensant.

#Évaluation des Modèles Non Supervisés

Le standard GenOffense a été utilisé pour tester plusieurs API publiques et modèles sans aucune formation ni ajustements. Les résultats ont été mesurés en utilisant un score Macro F1 pour évaluer la performance à travers les ensembles de données.

#Résultats des API Publiques et Modèles

Des API publiques comme l'API Perspective ont montré de bonnes performances, dépassant même certains LLMs. L'API Perspective a eu le meilleur score moyen, indiquant sa robustesse face à divers ensembles de données de langage offensant. Cependant, de nombreux modèles ont montré des incohérences, notamment lorsqu'ils ont été testés sur des ensembles de données spécifiques, montrant une généralisation limitée.

#Formation de Modèles Supervisés

On a évalué des modèles d'apprentissage automatique supervisés en utilisant GenOffense. Différents modèles ont été formés dans divers contextes, en se concentrant sur des tâches comme la classification de contenu nuisible. Les modèles incluaient des structures LSTM et des modèles transformateurs, qui ont été réussis dans des évaluations précédentes.

#Résultats de Formation

Différentes stratégies ont été employées pour tester la généralisation des modèles. Les modèles formés sur des ensembles de données comme OLID, AHSD, et TCC ont mieux performé que les autres grâce à leurs catégories larges de contenu offensant. En revanche, les modèles formés sur des ensembles de données spécifiques comme OHS ont du mal avec la généralisation, indiquant que l'origine de l'ensemble de données affecte significativement les résultats.

#Résumé des Résultats

Notre recherche a montré que :

1. Généralisation : Les LLMs populaires ne se sont pas aussi bien comportés que certaines APIs. Les modèles formés sur des ensembles de données comme OLID et TCC ont mieux réussi dans d'autres évaluations.
2. Taille de l'Ensemble de Données : Augmenter le volume de données n'a pas toujours amélioré la généralisation. D'autres recherches sont nécessaires pour comprendre la relation entre la taille des données et la performance des modèles.
3. Spécificité du Domaine : La source de l'ensemble de données impacte grandement la performance du modèle, certaines sources ayant des résultats plus bas à cause de leur spécificité.

#Travaux Futurs

On vise à développer davantage le standard GenOffense pour inclure des tests qui mettent au défi la robustesse des modèles. Cela pourrait impliquer d'utiliser différentes méthodes pour modifier les ensembles de données et vérifier comment bien les systèmes gèrent ces changements. De plus, on pourrait étendre GenOffense pour inclure des travaux dans différentes langues, augmentant sa pertinence pour des applications réelles.

En conclusion, ce travail vise à motiver des discussions continues sur la généralisation dans les systèmes de détection de langage offensant et à fournir une base pour de futurs efforts de recherche.