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J-GLOBAL ID：202102296444552598   整理番号：21A2681209

双方向エンコーダ復号器を用いたBERT-BU12Hate音声検出【JST・京大機械翻訳】

BERT-BU12 Hate Speech Detection Using Bidirectional Encoder-Decoder

著者 (3件)： Gupta Shailja (Manav Rachna University, India) ,  Kaur Manpreet (Manav Rachna University, India) ,  Lakra Sachin (Manav Rachna University, India)
資料名： International Journal of System Dynamics Applications  (International Journal of System Dynamics Applications)
巻： 11  号： 2  ページ： 1-16  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3930A  ISSN： 2160-9772  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,転送学習モデルは,質問-回答,要約,次の単語予測のためのテキスト分類の分野において良い結果を示すことが知られているが,これらの学習モデルは,まだ音声検出の問題には広く使われていない。これらのネットワークがテキスト分類のもうひとつのタスク,すなわちヘート音声検出においてより良い結果を与えると予想する。本論文は,BERT注意モデルを用いて,注意ネットワークの概念に基づく音声検出の新しい方法を紹介した。著者らは,様々な評価尺度(精度,想起およびF1スコア)を用いて,公的に利用可能なデータセットについて徹底的な実験および評価を行った。著者らは,著者らのモデルが,ほぼ4%まですべての最先端の方法より優れていることを示した。また,提案モデルの実装中に直面する技術的課題を詳細に論じた。Copyright 2021 IGI Global All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習モデル ,  ネットワーク ,  *復号器 ,  *符号器 ,  単語 ,  機械学習
準シソーラス用語： テキスト分類 ,  評価尺度 ,  *音声検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 注意ネットワーク ,  分類 ,  融合Adam ,  ゲル ,  Hate ,  機械学習 ,  転移学習 ,  非ケース

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 双方向 ,  エンコーダ ,  復号器 ,  BERT ,  音声検出