デヴァナーガリー語でのヘイトスピーチ対策
ヒンディー語とネパール語のヘイトスピーチを検出するためのAI利用に関する研究。
Rushendra Sidibomma, Pransh Patwa, Parth Patwa, Aman Chadha, Vinija Jain, Amitava Das
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目次
今日のデジタル世界では、オンラインでのヘイトスピーチの広がりが深刻な問題になってるよね。これは特に脆弱なコミュニティに実害をもたらす可能性があるんだ。この課題は多くの場所で影響を及ぼしてるけど、特にヒンディー語やネパール語のようなデーヴァナーガリー文字を使う言語では特に目立つんだ。これらの言語でのヘイトスピーチ対策に使えるツールやリソースがあまりないから、問題が解決しづらいんだよ。
ヘイトスピーチ検出の重要性
ヘイトスピーチは大きなダメージを引き起こす可能性があるから、早期発見がめっちゃ重要なんだ。オンラインの世界はまるで大きなパーティーみたいで、いつも楽しみを台無しにしようとする人がいるんだよ。ヘイトスピーチを早く見つけることで、その広がりと影響を減らす手助けになるんだ。でも、ヒンディー語やネパール語でヘイトスピーチを見つけるのはすごく難しいんだ。
大規模言語モデルって?
大規模言語モデル(LLM)は、人間の言語を理解したり使ったりできる超賢いロボットみたいなもんだ。たくさんのデータを基に構築されてて、様々な言語タスクをこなせるんだけど、ちゃんと調整するのにかなりのリソースが必要なんだ。リソースが少ない言語ではこれを管理するのが大変なんだな。巨大な象にダンスさせようとするようなもんだよ、簡単じゃない!
従来の技術の課題
従来の手法でこれらのモデルを訓練するのは高くつくことがあるんだ。これは巨人用の靴を買おうとするようなもので、多くの材料と大きな予算が必要なんだ。リソースが少ない言語にとっては特に厳しいよね。だから、研究者たちはお金をかけずにモデルをうまく微調整できる賢い方法を探してるんだ。
パラメータ効率の良いファインチューニング(PEFT)
ここで登場するのがパラメータ効率の良いファインチューニング(PEFT)なんだ。象全体を調整するのではなく、少しだけ調整して優雅にダンスさせる感じだ。PEFTを使えば、モデルのパラメータの一部だけを微調整できるから、リソースが少ない言語にも適したアプローチになるんだよ。
LoRA:スマートなアプローチ
PEFTの一手法としてLoRA(Low-Rank Adaptation)があるんだ。LoRAは大きな機械を整備する小さなメカニックみたいに考えてみて。ほんの数カ所を調整することで、コストを下げるだけじゃなく、機械もスムーズに動くようにできるんだ。これで時間とリソースを節約しつつ、効率を維持できるんだよ。
研究:デーヴァナーガリー言語におけるヘイトスピーチ検出
この研究は、ヒンディー語とネパール語でLLMを使ってヘイトスピーチを検出することに焦点を当ててるんだ。研究者たちは、これらの言語のテキストを分析するシステムを構築したの。まるで、パーティーで混乱を引き起こす前にトラブルメーカーを見つけるフレンドリーなロボットみたいだね。
データセット
LLMを訓練するために、数千のテキスト例を含むデータセットを使ったんだ。このテキストは、ソーシャルメディアの投稿やニュース記事など、さまざまなソースから取られたものだよ。でも、ほとんどのテキストがヘイトスピーチじゃないものだったから、不均衡が生じてしまったんだ。これは、ジャーの中に90%の赤いジェリービーンズと10%の緑のものがあるみたいなもんで、ロボットが悪いものを学ぶのが難しいんだ!
モデルの訓練
研究では、さまざまなLLMをこのデータセットでテストしたんだ。特に、ヘイトスピーチを検出する能力とそのターゲットを識別する能力を調べたんだ。これは、テキストにヘイトスピーチが含まれているかどうかを判断するだけでなく、それが誰かや組織、コミュニティに向けられたものかどうかを見極めることも含まれるんだよ。
結果と分析
テストを実施した後、研究者たちは、ネモというモデルが両方のタスクで最も良いパフォーマンスを発揮したことを発見したんだ。まるで、「小さなエンジン」が実はレーシングカーだったみたいな感じだね!他のモデルよりパラメータが少なかったのに、ネモは素晴らしい結果を出したんだ。
クラスの不均衡問題
彼らの発見の重要な部分は、モデルがヘイトスピーチよりも非ヘイトスピーチの識別がはるかに得意だったってこと。これは主に訓練データの不均衡のせいだったんだ。ヘイトスピーチをもっと与えれば与えるほど、ヘイトスピーチを認識するのが得意になるけど、非ヘイトスピーチの例が圧倒的に多かったんだ。だから、無口な猫の中で犬に鳴くことを教えようとしてる感じだね!
ターゲット識別の課題
ヘイトスピーチのターゲットを特定する時、研究者たちは別の問題に気づいたんだ。コミュニティに向けられたヘイトスピーチを認識するのに苦労していたんだ。これは、一部のカテゴリに例が少ないときのターゲットの分類の課題を浮き彫りにしてるんだよ。
結論と今後の作業
結論として、この研究は、効率的なファインチューニング手法を用いたLLMが、見落とされがちな言語のヘイトスピーチを検出するのに役立つことを示したんだ。良好なパフォーマンスを達成したけど、特に不均衡なデータセットに関してはまだ課題が残ってる。今後、研究者たちはよりバランスの取れたデータセットを作成する技術を開発する予定で、モデルの精度向上に役立つだろうね。
倫理的考慮
ヘイトスピーチの検出は、技術的な問題だけでなく倫理的な問題でもあるんだ。研究者たちは、モデルにバイアスがかかる可能性があることに気づいたから、モデルの予測に基づいて何か決定を下す前に人間のレビューが必要だって指摘してる。このことで、無実のジェリービーンズをトラブルメーカーと間違えることがないようにするんだ。
大きな視点
デジタル時代が進む中、ヘイトスピーチを検出するツールを開発することは、オンラインの安全な環境を作るために必要不可欠なんだ。研究が進み、リソースが増えれば、これらの問題をより効果的に対処できるようになることを願ってるんだ。みんなが楽しめるオンラインパーティーを維持するために、スマートなロボットを作り続けて、平和を保つためのツールを与えようじゃん!
タイトル: LLMsAgainstHate @ NLU of Devanagari Script Languages 2025: Hate Speech Detection and Target Identification in Devanagari Languages via Parameter Efficient Fine-Tuning of LLMs
概要: The detection of hate speech has become increasingly important in combating online hostility and its real-world consequences. Despite recent advancements, there is limited research addressing hate speech detection in Devanagari-scripted languages, where resources and tools are scarce. While large language models (LLMs) have shown promise in language-related tasks, traditional fine-tuning approaches are often infeasible given the size of the models. In this paper, we propose a Parameter Efficient Fine tuning (PEFT) based solution for hate speech detection and target identification. We evaluate multiple LLMs on the Devanagari dataset provided by (Thapa et al., 2025), which contains annotated instances in 2 languages - Hindi and Nepali. The results demonstrate the efficacy of our approach in handling Devanagari-scripted content.
著者: Rushendra Sidibomma, Pransh Patwa, Parth Patwa, Aman Chadha, Vinija Jain, Amitava Das
最終更新: Dec 26, 2024
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2412.17131
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2412.17131
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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