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A Collaborative Content Moderation Framework for Toxicity Detection based on Conformalized Estimates of Annotation Disagreement

Created by
  • Haebom

作者

Guillermo Villate-Castillo, Javier Del Ser, Borja Sanz

概要

この論文は、コンテンツ調整における注釈の不一致を利用する新しいフレームワークを提示します。従来のコンテンツ調整システムは、人間のモデレータと機械学習モデルを組み合わせていますが、注釈の不一致をノイズと見なす傾向があります。本論文では,これらの不一致をコンテンツのあいまいさを示す貴重なシグナルとして解釈し,マルチタスク学習を通じて毒性分類と注釈不一致を同時に学習するアプローチを提示した。特に、Conformal Predictionを活用して、コメントのあいまいさとモデルの不確実性を考慮し、モデレータがコメントの不一致のしきい値を調整できるように柔軟性を提供します。実験の結果、提示されたフレームワークは、単一の作業方法と比較してモデルのパフォーマンス、補正、不確実性の推定を向上させ、パラメータの効率を高め、レビュープロセスを改善することを示しました。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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コンテンツ調整では、注釈の不一致を重要な情報として活用することでモデルのパフォーマンスを向上させることができます。
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マルチタスク学習と不確実性推定手法を組み合わせることで、より正確で信頼性の高いコンテンツ調整システムを構築できることを示唆しています。
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モデレーターに柔軟性を提供し、コンテンツレビュープロセスを改善し、効率を向上させます。
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パラメータ効率の向上により、システムリソースを効率的に使用できます。
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Limitations:
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提案されたフレームワークの一般性とさまざまなコンテンツタイプへの適用性に関するさらなる研究が必要です。
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注釈の不一致に対するしきい値設定の最適化戦略に関する追加の研究が必要です。
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実際のサービス環境でのパフォーマンス評価とスケーラビリティのレビューが必要です。
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