講演情報
[5A-04]説明可能性に着目した根拠学習とマルチタスク学習によるヘイトスピーチ検出モデルの提案
*本城 佑太1、張 建偉1、張 韋2 (1. 岩手大学大学院、2. 華中科技大学)
発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：なし
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：なし
キーワード：
ヘイトスピーチ検出、説明可能性、根拠学習、マルチタスク学習、XAI
SNSの発達により，オンライン上のヘイトスピーチが問題となっている．近年，ヘイトスピーチ検出について様々な研究が行われており，検出性能が向上している．しかし，高い検出性能を持つモデルの多くが複雑な構造をしているため，検出結果の要因を理解することが難しいという問題がある．この問題に対処するため，XAIを用いた検出要因も示すモデルが開発された．先行研究では，1段階目に根拠学習，2段階目にヘイトスピーチ検出のファインチューニングを行う2段階で学習するモデルが提案され，説明可能性が向上することが示された．本研究では，この先行研究に対して，さらなる検出性能と説明可能性を向上させることを目的とし，3つのコンポーネントを持つモデルを提案する．1つ目のコンポーネントは，ドメインにあわせた事前学習モデルの置き換えである．2つ目のコンポーネントは，根拠学習で学習する根拠の表現を増やす，根拠学習の拡張である．そして，3つ目のコンポーネントは，マルチタスク学習の適用である．