Core Concepts
既存のデータセットを活用することで、少量のサンプルでも新しい有害コンテンツ検出タスクに効果的にモデルを構築できる。
Abstract
本論文は、ソーシャルメディアの有害コンテンツ検出における効率的なモデル構築手法を提案している。
既存の様々なデータセットを活用して、一般的な有害コンテンツの理解を深めるモデルを構築する(ステップ1)
その後、少量の新規タスクのサンプルを用いて、モデルを特化させる(ステップ2)
この2段階アプローチにより、少量のサンプルでも新しい有害コンテンツ検出タスクに効果的にモデルを構築できる
実験の結果、提案手法は既存手法に比べて高い性能を示し、特に少量サンプルの場合に大きな効果を発揮する
提案手法は、言語や文書ジャンルが異なる場合でも有効であり、コストを抑えつつ幅広い有害コンテンツ検出に活用できる
Stats
有害コンテンツには様々な種類があり、それぞれ異なるラベルが付与されている
新規タスクのラベルの一部は既存データセットにはない
Quotes
"既存のデータセットを活用することで、少量のサンプルでも新しい有害コンテンツ検出タスクに効果的にモデルを構築できる"
"提案手法は、言語や文書ジャンルが異なる場合でも有効であり、コストを抑えつつ幅広い有害コンテンツ検出に活用できる"