Affrontare il rilevamento del linguaggio offensivo negli spazi online coreani

Rilevare il linguaggio offensivo online è fondamentale per rendere i social media e altre piattaforme più sicure per gli utenti. Le persone malintenzionate cercano spesso di evitare i sistemi di rilevamento usando trucchi come aggiungere simboli o modificare il testo. Questo documento analizza questi trucchi come "attacchi voluti dagli utenti" e propone strategie per difendersi.

#Dichiarazione del Problema

Con la diffusione di internet nelle nostre vite, il linguaggio abusivo è aumentato, soprattutto sui social media. Sono stati creati molti modelli di deep learning per filtrare il linguaggio offensivo. Tuttavia, gli utenti con cattive intenzioni hanno trovato costantemente modi per evitare il rilevamento. Una tattica comune è inserire errori tipografici o sostituire certi caratteri con alternative simili.

Sebbene ci sia stata molta ricerca su questo problema in inglese, c'è ancora molto da imparare sul rilevamento del linguaggio offensivo in coreano a causa delle sue caratteristiche uniche. La lingua coreana presenta delle sfide che devono essere comprese, specialmente poiché le comunità coreane affrontano problemi come il bullismo online.

#Obiettivi

L'obiettivo di questo studio è indagare i metodi usati da chi cerca di eludere il rilevamento del linguaggio offensivo e proporre strategie efficaci per contrastare questi tentativi di evasione. Introduciamo il concetto di attacchi avversariali voluti dagli utenti e illustriamo come si relazionano al linguaggio offensivo online.

#Tipi di Attacchi

Gli attacchi avversariali voluti dagli utenti possono essere categorizzati in tre tipi principali:

1. Inserimento: Questo consiste nell'aggiungere caratteri coreani incompleti, che spesso non hanno significato. Un esempio sarebbe inserire stringhe senza senso come 'ㅋㅋ', che somiglia a una risata in inglese.

2. Copia: Questo metodo prevede di copiare una parte del suono di un carattere in un altro carattere. Ad esempio, copiare il suono iniziale di un carattere nel suono finale di un altro.

3. Decomposizione: Questa tecnica scompone un carattere nei suoi suoni individuali. Ad esempio, il carattere '쓰' può essere scomposto nelle sue parti, cambiando la sua struttura e potenzialmente mascherando il suo significato.

#Soluzioni Proposte

Per combattere questi tipi di attacchi, suggeriamo strategie di pooling che funzionano su diversi livelli di un modello di machine learning. Invece di concentrarci solo sull'ultimo strato, il nostro metodo tiene conto anche degli strati precedenti. Questo aiuta il modello a catturare meglio le caratteristiche essenziali legate sia al linguaggio offensivo che ai significati dei token.

#Strategie di Pooling a Livello

1. Mean e Max Pooling: Queste strategie riducono i dati da più strati. Il mean pooling media i valori, mentre il max pooling seleziona il valore più alto tra gli strati.

2. Weighted Pooling: Questo metodo assegna importanza variabile a ciascun strato. Il modello impara quali strati fidarsi di più in base a se forniscono informazioni utili sull'offensività o sui significati dei token.

3. First-Last Pooling: Questa strategia si concentra sugli strati primo e ultimo direttamente collegati al compito in questione. Fornisce un approccio semplificato concentrandosi sui dati più rilevanti.

#Metodologia di Ricerca

Abbiamo esaminato i modelli esistenti utilizzati per rilevare il linguaggio offensivo e li abbiamo testati contro i nostri attacchi avversariali voluti dagli utenti. Sono stati applicati vari metodi per vedere quanto bene questi modelli potessero ancora riconoscere contenuti offensivi.

#Dataset Utilizzati

Due dataset principali sono stati utilizzati per l'addestramento e il testing:

1. KoLD: Questo dataset include commenti che contengono discorsi d'odio.
2. K-HATERS: Questo dataset incorpora commenti da varie fonti, fornendo una gamma più ampia di espressioni offensive.

I dataset sono stati divisi in set di addestramento, validazione e test, mantenendo equilibrio nelle loro etichette di linguaggio offensivo.

#Impostazione Sperimentale

Abbiamo addestrato modelli diversi, tra cui BiLSTM, BiGRU e vari Modelli basati su BERT, usando i nostri metodi di pooling proposti. Le performance di questi modelli sono state valutate sotto diverse percentuali di attacco (30%, 60% e 90%), il che significa che una certa percentuale di parole in un testo è stata alterata.

#Metriche di Valutazione

Macro precision, recall e F1-score sono state utilizzate come punti di riferimento per valutare le performance del modello. Queste metriche aiutano a fornire un quadro più chiaro di quanto bene si comportano i modelli, specialmente quando si ha a che fare con dataset sbilanciati.

#Risultati e Discussione

Dall'analisi dei risultati, è emerso chiaramente che tutti i modelli testati hanno mostrato un calo di performance quando sottoposti ai nostri attacchi proposti. Tuttavia, i modelli che hanno utilizzato le nostre strategie di pooling a livello hanno mostrato una maggiore resilienza rispetto a quelli che non lo hanno fatto.

#Performance sotto Attacco

1. Modelli Basati su BERT: In generale, hanno superato i modelli basati su RNN. Tuttavia, con l'aumento della percentuale di attacco, anche i modelli BERT hanno mostrato un calo di performance.

2. Efficacia del Pooling a Livello: Applicando le nostre strategie di pooling, i modelli hanno dimostrato una maggiore robustezza. Il first-last pooling e il max pooling sono stati particolarmente efficaci in condizioni di attacco, dimostrando che anche un modello addestrato su testi puliti potrebbe comportarsi in modo comparabile a quelli addestrati su testi rumorosi.

3. Analisi Comparativa: Confrontando le diverse strategie di pooling, è stato notato che i modelli che utilizzano il first-last pooling offrono vantaggi significativi in termini di resistenza alla degradazione delle performance dovuta agli attacchi.

#Conclusione

In questa ricerca, abbiamo identificato attacchi avversariali voluti dagli utenti che prendono di mira il linguaggio offensivo negli spazi online. Categorizzando questi attacchi e introducendo strategie di pooling che considerano non solo l'ultimo strato ma anche gli strati precedenti di una rete neurale, abbiamo dimostrato che è possibile costruire sistemi più robusti contro le tattiche di evasione.

I contributi di questo studio sono duplice: innanzitutto, fornisce una comprensione delle caratteristiche uniche del linguaggio offensivo coreano, e in secondo luogo, presenta metodi efficaci per migliorare i modelli di rilevamento. Anche se rimangono sfide nel definire più tipi di attacchi e adattare strategie a più lingue, i risultati contribuiranno a un futuro in cui le piattaforme online possano essere più sicure e più piacevoli per tutti. Ulteriori ricerche dovrebbero mirare a perfezionare queste strategie ed esplorarne l'applicabilità in altre lingue e contesti.

#Lavori Futuri

Sebbene questo studio abbia fatto progressi nell'affrontare il problema del rilevamento del linguaggio offensivo, c'è ancora molto lavoro da fare. La ricerca futura potrebbe esplorare:

• L'applicazione di queste strategie di pooling in altre lingue per determinare la loro efficacia attraverso diversi framework linguistici.
• L'incorporazione di dataset più diversificati che riflettano una gamma più ampia di tipi di linguaggio offensivo.
• L'adattamento dei modelli non solo per rilevare il linguaggio offensivo ma anche per comprendere il contesto, l'intento e il potenziale di danno.

Continuando su questa linea di indagine, possiamo equipaggiare meglio i sistemi per promuovere comunicazioni sicure online, lavorando ultimamente verso un ambiente digitale più positivo per tutti gli utenti.