Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

CPCLDETECTOR: Knowledge Enhancement and Alignment Selection for Chinese Patronizing and Condescending Language Detection

Created by
  • Haebom

저자

Jiaxun Yang, Yifei Han, Long Zhang, Yujie Liu, Bin Li, Bo Gao, Yangfan He, Kejia Zhan

개요

본 논문은 중국 동영상 플랫폼에서 취약 계층을 대상으로 하는 암묵적 차별적 유해 발언인 중국식 과잉 보호적이고 깔보는 듯한 언어(CPCL)에 초점을 맞추고 있습니다. 기존 데이터셋의 부족으로 인해 비디오 콘텐츠를 정확하게 이해하지 못하고 일부 CPCL 비디오를 감지하지 못하는 문제를 해결하기 위해, 103,000개의 댓글 항목을 포함하는 새로운 데이터셋 PCLMMPLUS를 구축하고, 정렬 선택 및 지식 강화 댓글 콘텐츠 모듈을 갖춘 CPCLDetector 모델을 제안합니다. 실험 결과, 제안된 CPCLDetector는 기존 최고 성능(SOTA)을 능가하고 PCLMMPLUS에서 더 높은 성능을 달성하여 CPLC 비디오를 더 정확하게 감지함으로써 콘텐츠 관리 및 취약 계층 보호에 기여합니다. 코드와 데이터셋은 GitHub에서 공개됩니다.

시사점, 한계점

시사점:
중국 동영상 플랫폼에서의 CPCL 감지를 위한 새로운 데이터셋 PCLMMPLUS 구축 및 공개.
CPCL 감지 성능을 향상시키는 새로운 모델 CPCLDetector 제안.
기존 SOTA 모델보다 향상된 CPCL 감지 성능을 실험적으로 검증.
콘텐츠 관리 및 취약 계층 보호에 기여.
한계점:
데이터셋 PCLMMPLUS의 크기가 여전히 제한적일 수 있음.
CPCL의 다양한 표현 방식을 모두 포착하지 못할 가능성.
모델의 일반화 성능에 대한 추가적인 연구가 필요.
👍