オンラインスペースでのヘイトスピーチへの対処
オンラインでのヘイトスピーチを検出して減らすための新しいアプローチ。
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目次
ヘイトスピーチはオンラインの会話で深刻な問題だよ。人種や性別、宗教などの特性に基づいて、個人やグループに対して侮辱的または不敬な言葉を含むんだ。こういうスピーチは、ターゲットにされたグループに有害な影響を与えて、ステレオタイプを強化したり、ネガティブなオンライン環境を作り出したりするんだ。ヘイトスピーチの影響を減らすためには、会話の中で偏った言語を特定して軽減できるツールを作ることが重要だよ。
ヘイトスピーチの問題
ソーシャルメディアやオンラインプラットフォームのおかげで、誰でも簡単に考えを共有できるようになったけど、逆にヘイトスピーチもすぐに広がっちゃうんだ。特に、疎外されたコミュニティにとってヘイトスピーチは非常にダメージが大きいよ。言語のバイアスは色々な形を取り得るから、それを克服することが健康的なオンラインのやり取りを促進するためには不可欠なんだ。
私たちのアプローチ
ヘイトスピーチに対処するための2段階のアプローチを提案するよ。まず、ヘイトスピーチを検出できるシステムを使う。そして、次にバイアスの少ない言葉を生成するための別のシステムを使うんだ。このプロセスでは、プロンプト-短いステートメントや質問がモデルを導く役割を果たす-を使って、ヘイトフルな言葉の代わりを作るんだ。
ヘイトスピーチの検出
アプローチの最初の部分では、ヘイトスピーチを特定できる分類器を作るんだ。BERTというモデルを使って、テキストを理解して処理するようにトレーニングしているよ。テキストを入力すると、モデルがそれを分析してヘイトスピーチが含まれているかどうか判断するんだ。このモデルの訓練には、ヘイトスピーチと非ヘイトスピーチのラベルが付けられたデータセットを使ったよ。
ヘイトスピーチのデバイアス化
ヘイトスピーチが検出されたら、次のステップはそのテキストのバイアスを減らすことなんだ。OPTという別のモデルを使って、バイアスの少ない代替案を作るのを助けるよ。このやり方では、非バイアスのテキストの例をOPTモデルに提供して、より良い出力を生成するように導くんだ。これをプロンプト利用と呼んでいて、文脈に基づいて応答を調整できるんだ。
使用したデータセット
私たちの方法論は、白人至上主義で知られるコミュニティから集めたデータセットに依存しているよ。このデータセットには、ヘイトを表現している文とそうでない文が含まれている。全部で10,568文を使ってシステムの訓練とテストを行ったよ。アプローチが効果的であることを確保するために、データセット内のヘイトと非ヘイトの例の数をバランスさせたんだ。
データセットの課題
このデータセットには課題があって、明確なヘイトスピーチの例と微妙な例の両方が含まれていて、自動化されたシステムが正確に分類するのが難しいんだ。これに対処するために、カテゴリーごとに例の数を調整することでデータセットをバランスさせる技術を使ったよ。データセットを慎重に管理することで、モデルの学習能力を向上させることを目指したんだ。
モデルの訓練
BERTモデルを細かく調整して、ヘイトスピーチを正確に分類できるようにしたよ。また、OPTモデルの設定も調整して、バイアスの少ない出力を作るようにしたんだ。訓練には、最良のパフォーマンスを達成するためにいくつかの試行が含まれているよ。ヘイトスピーチ検出のタスクでは、正確さと精度に集中して、モデルが正しく分類できるようにしたんだ。
パフォーマンスの評価
システムを評価するために、さまざまなメトリクスを使ってパフォーマンスを測定したよ。正しく特定されたヘイトと非ヘイトスピーチの割合、およびモデルによって生成された偽陽性と偽陰性を分析したんだ。結果は、私たちの分類器が高い正確さを達成し、ほとんどのヘイトスピーチのインスタンスを正確に特定し、誤ったラベルを最小限に抑えたことを示しているよ。
デバイアス化結果
デバイアスモデルの効果を評価するために、処理前と処理後のテキストを比較したよ。「バイアススコア」を計算することで、テキストにどれだけのバイアスがあったのかを測ったんだ。バイアススコアが低いほど、私たちのモデルがバイアスの少ないテキストを作成できたことを示しているよ。バイアスが大幅に減少したことが分かって、私たちのアプローチがヘイトスピーチを効果的に軽減できることを示しているんだ。
分類器のパフォーマンス比較
試行の中で、分類器はほとんどのヘイトスピーチを正確に特定できていて、誤分類は少なかったよ。ただし、ヘイトスピーチが認識されないケースもあった。結果からは、モデルは良いけど、ヘイトスピーチのすべてのインスタンスを識別するためには改善の余地があることが分かったんだ。
結論
私たちは、ヘイトスピーチを検出し、オンラインの会話でバイアスを減らすためのシステムを開発したよ。私たちのアプローチは、ヘイトフルな言語を迅速に特定し、それをより害の少ないものに修正するために高度なモデルを利用しているんだ。私たちの方法は期待できる成果を示しているけど、まだ課題が残っているよ。トレーニングデータの質と量、言語の複雑さ、人間のコミュニケーションのニュアンスなど、さらなる研究と開発が必要なんだ。
今後の取り組み
これからは、より多様な例を取り入れてトレーニングデータの質を向上させることを目指しているよ。さらに、バイアスを減らしてシステムをさらに効果的にするための追加の方法を探るつもり。ヘイトスピーチの複雑さに取り組むことが、より良いコミュニケーション環境を作るためには不可欠なんだ。
これらの分野に注目することで、私たちの取り組みが、みんなのためにより包括的で敬意のあるオンライン空間を作るための継続的な努力に貢献できることを願っているよ。
タイトル: Mitigating Bias in Conversations: A Hate Speech Classifier and Debiaser with Prompts
概要: Discriminatory language and biases are often present in hate speech during conversations, which usually lead to negative impacts on targeted groups such as those based on race, gender, and religion. To tackle this issue, we propose an approach that involves a two-step process: first, detecting hate speech using a classifier, and then utilizing a debiasing component that generates less biased or unbiased alternatives through prompts. We evaluated our approach on a benchmark dataset and observed reduction in negativity due to hate speech comments. The proposed method contributes to the ongoing efforts to reduce biases in online discourse and promote a more inclusive and fair environment for communication.
著者: Shaina Raza, Chen Ding, Deval Pandya
最終更新: 2023-07-14 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2307.10213
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2307.10213
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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