Rilevare Contenuti Tossici in Video in Lingue Mischiate

Nel mondo digitale frenetico di oggi, i video sono diventati un modo popolare per le persone di condividere informazioni e comunicare. Tuttavia, con sempre più persone che creano e condividono video, la sfida di trovare contenuti dannosi o tossici in questi video sta crescendo, specialmente in lingue che mescolano due o più lingue, come l'hindi e l'inglese. Anche se sono stati fatti progressi significativi nella ricerca di contenuti testuali tossici, i video in lingue che combinano lingue diverse non sono stati studiati tanto.

L'obiettivo di questo lavoro è colmare questa lacuna creando un dataset unico di video e un sistema per rilevare la tossicità nei contenuti video. Abbiamo messo insieme un insieme di video che include conversazioni in codice misto hindi e inglese e abbiamo etichettato con attenzione ogni parte del video per linguaggio Tossico, gravità e sentiment. Il nostro obiettivo è rendere gli spazi online più sicuri formando un sistema che possa riconoscere e categorizzare questo tipo di contenuto dannoso.

#L'Ascesa dei Contenuti Video

Il modo in cui comunichiamo è cambiato drasticamente negli ultimi anni, con i social media e le piattaforme video che consentono a chiunque di creare e condividere informazioni. Entro il 2023, si stima che la maggior parte del traffico internet sia composta da video. YouTube è diventato una piattaforma significativa per gli utenti per condividere informazioni, con miliardi di ore di video guardate ogni giorno.

Sebbene questa vasta gamma di contenuti possa fornire intuizioni preziose e intrattenimento, consente anche a discorsi tossici di diffondersi rapidamente. Il discorso tossico può essere definito come un linguaggio scortese, irrispettoso o irragionevole, che porta spesso a discussioni accese da cui la gente potrebbe voler fuggire. Ci sono molti argomenti trattati nei video, con la maggior parte dei contenuti che sono innocui. Tuttavia, alcuni video violano le linee guida della comunità e promuovono idee dannose. La presenza di contenuti tossici può portare a ambienti online ostili e a problemi legali per le piattaforme che ospitano questo contenuto.

#La Necessità di Rilevamento

I metodi attuali per rilevare contenuti tossici si sono principalmente concentrati sul testo. Il campo del rilevamento dei contenuti video non è così sviluppato. Identificare contenuti dannosi nei video richiede di combinare informazioni da più fonti, comprese le parti visive e audio. I metodi esistenti di solito fanno molto affidamento sul testo e si sono principalmente concentrati su contenuti in inglese. Tuttavia, man mano che più persone utilizzano lingue che mescolano lingue diverse, c'è una maggiore necessità di sistemi di rilevamento che possano gestire queste complessità.

In paesi multilingue come l'India, è comune che le persone mescolino hindi e inglese nella conversazione, creando sfide per lo sviluppo di strumenti di machine learning efficaci per il rilevamento. Anche se alcune ricerche hanno esaminato il rilevamento di contenuti tossici nel testo dei social media, c'è ancora un grande divario nella comprensione di come affrontare la stessa questione nel formato video.

#I Nostri Contributi

Questo lavoro mira ad affrontare queste problematiche sviluppando un nuovo approccio per rilevare il discorso tossico nei contenuti video. Creeremo un dataset che include video in codice misto hindi-inglese e un framework per rilevare il discorso tossico, il sentiment e i livelli di gravità attraverso l'analisi dei diversi componenti video.

1. Creazione del Dataset: Introduciamo ToxCMM, un dataset accessibile pubblicamente che include video annotati per discorso tossico. Contiene 931 video con 4021 frasi etichettate per tossicità, sentiment e gravità. Questo dataset è progettato per aiutare i ricercatori e gli sviluppatori a costruire migliori sistemi per rilevare il discorso tossico nelle lingue mescolate.

2. Sviluppo del Framework: Abbiamo sviluppato ToxVidLLM, un framework che combina più metodi per rilevare video tossici mentre analizza anche il sentiment e la gravità. Il framework è composto da tre parti principali: un modulo encoder che elabora diversi tipi di dati, un modulo per sincronizzare questi dati e un modulo multitask che esegue i compiti di rilevamento effettivi. Utilizzare varie modalità, inclusi video, audio e testo, consente di migliorare le prestazioni di rilevamento.

#Creazione del Dataset

#Raccolta Dati

Per costruire il nostro dataset, ci siamo concentrati su YouTube, una piattaforma popolare per la condivisione di video. Il nostro obiettivo erano video che mescolavano conversazioni in hindi e inglese. Abbiamo utilizzato l'API di YouTube per raccogliere dati da serie web indiane e video "roasted". Dopo aver inizialmente raccolto 1023 video, li abbiamo filtrati a 931 per assicurarci che fossero appropriati per la nostra ricerca.

Abbiamo usato un modello di riconoscimento vocale per creare trascrizioni dei video, migliorandone l'accuratezza correggendo manualmente gli errori. Ogni video è stato suddiviso in clip più piccole per consentire un'annotazione più dettagliata.

#Annotazione dei Dati

Per il nostro processo di annotazione, abbiamo formato un gruppo di studenti universitari familiari con hindi e inglese. I nostri annotatori esperti hanno revisionato il loro lavoro per garantire coerenza e qualità. Abbiamo fornito campioni di formazione per guidare i nostri annotatori nella categorizzazione di ciascuna espressione in base a tossicità, sentiment e gravità.

In totale, abbiamo stabilito categorie chiare per ciascuna espressione. La tossicità è classificata come "tossica" o "non tossica", mentre il sentiment è etichettato come "positivo", "negativo" o "neutro". La gravità è classificata su una scala da "non dannoso" a "molto dannoso".

Grazie a questo rigoroso processo di formazione e revisione, abbiamo raggiunto punteggi di alta affidabilità nelle nostre annotazioni, confermando la qualità e l'affidabilità del nostro dataset.

#Statistiche del Dataset

Il dataset ToxCMM è composto da 4021 frasi, con 1697 contrassegnate come tossiche e 2324 come non tossiche. Ogni espressione ha una lunghezza media di 8,68 parole e dura circa 8,89 secondi. Notably, circa il 68% delle parole usate nel dataset sono in hindi, con il resto in inglese.

#Formulazione del Problema

Il nostro obiettivo principale è identificare se un video contiene contenuti tossici e classificare il suo sentiment e gravità. Ogni video è trattato come una raccolta di fotogrammi, suoni e una trascrizione testuale. Utilizzeremo metodi di deep learning per creare un modello capace di rilevare questi tre aspetti nei video.

#Framework ToxVidLLM

Per migliorare la nostra comprensione del processo di rilevamento, abbiamo diviso il framework ToxVidLLM in tre parti chiave:

#Modulo Encoder

La prima parte del framework è il modulo encoder. Questa sezione è responsabile dell'elaborazione dei dati audio, video e testuali separatamente. Abbiamo utilizzato vari modelli all'avanguardia progettati per ciascun tipo di dato.

• Encoder Audio: Abbiamo sperimentato con diversi modelli audio per estrarre caratteristiche significative dai segnali audio. I nostri risultati hanno mostrato che un modello ha costantemente superato gli altri in vari test.

• Encoder Video: Per i dati video, abbiamo testato modelli progettati per catturare sia informazioni spaziali che temporali. Simile ai modelli audio, uno dei modelli video ha costantemente fornito i migliori risultati.

• Encoder Testo: Nella parte testuale, abbiamo utilizzato modelli pre-addestrati su dataset hindi-inglesi. Questi modelli erano ottimizzati per gestire linguaggio misto, migliorando ulteriormente la nostra precisione di rilevamento.

#Modulo di Sincronizzazione Cross Modal

Poiché stiamo trattando più tipi di dati, è importante sincronizzarli per assicurarci che funzionino insieme in modo efficace. Il modulo di sincronizzazione si concentra sull'allineamento delle caratteristiche estratte da diverse modalità. Questo ci consente di creare una rappresentazione unificata dei dati.

Abbiamo impiegato una strategia che collega audio, video e caratteristiche testuali, ponendo maggiore enfasi sul testo a causa della sua importanza nel rilevamento della tossicità. Attraverso una serie di passaggi, siamo stati in grado di creare uno spazio di rappresentazione coeso che consente una migliore integrazione dei diversi tipi di dati.

#Modulo Multitask

Infine, il modulo multitask elabora i dati sincronizzati per eseguire i compiti di rilevamento. Prende tutti gli input elaborati e li usa per classificare ogni video secondo tre obiettivi: rilevare tossicità, determinare gravità e identificare sentiment.

Abbiamo utilizzato una funzione di perdita per addestrare efficacemente il nostro modello, consentendo al sistema di apprendere l'importanza di ciascun compito. Questo design consente al modello di avere una comprensione completa del contenuto video, migliorando la sua capacità di rilevare comportamenti tossici.

#Configurazione Sperimentale

Tutti gli esperimenti sono stati condotti su una macchina ad alte prestazioni dotata di potenti CPU e GPU. Abbiamo suddiviso il nostro dataset in set di addestramento, convalida e test per garantire che il modello potesse generalizzare bene. Il processo di addestramento è stato ripetuto più volte con diverse suddivisioni casuali per garantire risultati affidabili.

#Modelli di Base

Per valutare l'efficacia del nostro framework, lo abbiamo confrontato con diversi modelli di base. Questi modelli erano progettati per elaborare i dati in vari modi e abbiamo misurato le loro prestazioni in base alla loro capacità di rilevare tossicità, gravità e sentiment attraverso diverse configurazioni.

#Risultati degli Esperimenti

I risultati dei nostri esperimenti hanno fornito intuizioni preziose:

1. Abbiamo determinato che l'elaborazione del testo era cruciale per rilevare contenuti tossici. Tra le singole modalità, i modelli basati su testo hanno performato significativamente meglio rispetto a audio e video da soli.

2. Combinare dati testuali e audio ha prodotto risultati migliori rispetto a mescolare testo e video, o audio e video insieme.

3. Il nostro modello proposto ha costantemente superato i modelli di base, raggiungendo una maggiore accuratezza in tutti i compiti. Questo ha sottolineato l'efficacia di combinare vari tipi di dati per il rilevamento.

4. Quando abbiamo confrontato modelli a compito singolo con modelli multitask, le versioni multitask hanno mostrato prestazioni migliori nel rilevamento della tossicità, nella valutazione della gravità e nell'analisi del sentiment.

#Analisi Statistica

Per garantire l'affidabilità dei nostri risultati, abbiamo condotto test statistici confrontando i nostri modelli proposti con i modelli di base. I risultati hanno indicato che i nostri risultati erano statisticamente significativi, confermando l'efficacia del nostro framework ToxVidLLM.

#Conclusione e Lavori Futuri

Con la crescente prevalenza dei video, specialmente quelli contenenti lingue miste, il nostro lavoro è tempestivo e necessario. L'introduzione del dataset ToxCMM segna un passo significativo nel campo del rilevamento di contenuti tossici, fornendo una risorsa unica per ricercatori e sviluppatori.

Il nostro framework ToxVidLLM ha mostrato promesse attraverso la sua capacità di combinare efficacemente più modalità, focalizzandosi sul rilevamento della tossicità nei video a codice misto. Oltre a identificare contenuti tossici, il nostro dataset fornisce anche intuizioni sul sentiment e sulla gravità, consentendo un'esplorazione più profonda delle problematiche legate al comportamento online.

Sebbene questo lavoro ponga le basi per ricerche future, ci sono limitazioni, tra cui l'esclusione della tossicità indiretta e la necessità di risorse computazionali sostanziali. Affrontare queste problematiche sarà essenziale per lo sviluppo continuato di sistemi efficaci di rilevamento di contenuti tossici.

In sintesi, mentre i contenuti video continuano a dominare la comunicazione online, sviluppare strumenti per identificare e mitigare comportamenti tossici sarà fondamentale per creare spazi digitali più sicuri. Questa ricerca mira a spianare la strada per metodi di rilevamento più efficaci, favorendo infine un ambiente online più rispettoso.