Interpretierbare Erkennung von Hassrede durch Merkmale aus Großen Sprachmodellen

Core Concepts

Unser SHIELD-Framework nutzt die Textverständnis- und Instruktionsfähigkeiten von Großen Sprachmodellen, um interpretierbare Merkmale in Form von Begründungen aus dem Eingabetext zu extrahieren und diese dann zur Verbesserung eines Basis-Hassrede-Detektors zu verwenden.

Abstract

Unser SHIELD-Framework zielt darauf ab, die Interpretierbarkeit von Hassrede-Erkennungsmodellen zu verbessern, indem es die Fähigkeiten von Großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT nutzt, um interpretierbare Merkmale in Form von Begründungen aus dem Eingabetext zu extrahieren. Diese extrahierten Merkmale werden dann verwendet, um ein Basis-Hassrede-Erkennungsmodell (HateBERT) zu trainieren und so eine faithful interpretierbare Klassifizierung zu ermöglichen. Wir evaluieren unser Framework auf einer Reihe von expliziten und impliziten Hassrede-Datensätzen aus verschiedenen sozialen Medien. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die von LLMs extrahierten Merkmale und Begründungen gut mit menschlichen Annotationen übereinstimmen. Darüber hinaus können wir die Leistung des Basis-Hassrede-Detektors auch nach dem Training mit den extrahierten Begründungen weitgehend beibehalten, was darauf hindeutet, dass unser Ansatz eine gute Balance zwischen Interpretierbarkeit und Genauigkeit erreicht.

Stats

Die Ähnlichkeit zwischen den von ChatGPT extrahierten Begründungen und den von Menschen annotierten Begründungen beträgt 52,38% für den Überlappungskoeffizienten und 74,51% für die Kosinusähnlichkeit.

Quotes

"Unser SHIELD-Framework effektiv kombiniert die Textverständnisfähigkeiten von LLMs und die diskriminierende Kraft von state-of-the-art-Hassrede-Klassifikatoren, um diese Klassifikatoren treu interpretierbar zu machen." "Unsere umfassende Auswertung auf einer Vielzahl von Hassrede-Datensätzen aus sozialen Medien zeigt: (1) die Güte der von LLM extrahierten Begründungen und (2) die überraschende Beibehaltung der Detektorleistung auch nach dem Training zur Sicherstellung der Interpretierbarkeit."

Key Insights Distilled From

Towards Interpretable Hate Speech Detection using Large Language Model-extracted Rationales

by Ayushi Nirma... at arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12403.pdf

Deeper Inquiries

Wie können wir die Qualität der von LLMs extrahierten Begründungen weiter verbessern, um eine noch höhere Übereinstimmung mit menschlichen Annotationen zu erreichen?

Um die Qualität der von LLMs extrahierten Begründungen zu verbessern und eine höhere Übereinstimmung mit menschlichen Annotationen zu erreichen, können folgende Maßnahmen ergriffen werden: Feinabstimmung der LLMs: Durch die Feinabstimmung der LLMs auf spezifische Hate-Speech-Datensätze kann die Leistungsfähigkeit der Modelle verbessert werden. Indem die LLMs auf die spezifischen Merkmale und Nuancen von Hate Speech trainiert werden, können sie präzisere und relevantere Begründungen extrahieren. Verwendung von Transfer Learning: Durch die Verwendung von Transfer Learning können LLMs auf ähnlichen Aufgaben trainiert werden, um ihr Verständnis für Hate Speech und relevante Begründungen zu verbessern. Indem die Modelle auf verwandten Aufgaben vortrainiert werden, können sie besser auf die Extraktion von Begründungen für Hate Speech vorbereitet werden. Menschliche Validierung: Es kann hilfreich sein, die von LLMs extrahierten Begründungen durch menschliche Validierung zu überprüfen. Durch die Einbeziehung menschlicher Annotatoren können Unstimmigkeiten oder Fehler in den extrahierten Begründungen identifiziert und korrigiert werden, um die Qualität und Genauigkeit zu verbessern. Diversifizierung der Trainingsdaten: Durch die Verwendung einer vielfältigen und ausgewogenen Mischung von Trainingsdaten können die LLMs besser auf die Vielfalt von Hate Speech vorbereitet werden. Dies kann dazu beitragen, sicherzustellen, dass die extrahierten Begründungen verschiedene Arten von Hate Speech abdecken und eine breite Palette von Kontexten berücksichtigen. Durch die Implementierung dieser Maßnahmen kann die Qualität der von LLMs extrahierten Begründungen verbessert werden, um eine höhere Übereinstimmung mit menschlichen Annotationen zu erreichen.

Wie können wir Fälle behandeln, in denen LLMs keine kohärenten Begründungen liefern, um eine vollständige Interpretierbarkeit zu gewährleisten?

Um Fälle zu behandeln, in denen LLMs keine kohärenten Begründungen liefern und um eine vollständige Interpretierbarkeit zu gewährleisten, können folgende Strategien angewendet werden: Ensemble-Methoden: Durch die Verwendung von Ensemble-Methoden können mehrere LLMs oder Modelle kombiniert werden, um konsistentere und zuverlässigere Begründungen zu erhalten. Indem verschiedene Modelle konsultiert werden, können Inkonsistenzen oder Fehler in den Begründungen reduziert werden. Feedback-Schleifen: Die Implementierung von Feedback-Schleifen, bei denen menschliche Annotatoren die extrahierten Begründungen überprüfen und Feedback geben, kann dazu beitragen, die Qualität und Kohärenz der Begründungen zu verbessern. Durch die Integration menschlicher Überprüfung können Unstimmigkeiten oder Fehler korrigiert werden. Kontextualisierung: Es kann hilfreich sein, die extrahierten Begründungen im Kontext des gesamten Textes zu betrachten, um sicherzustellen, dass sie kohärent und relevant sind. Durch die Berücksichtigung des Kontexts können inkohärente oder unpassende Begründungen identifiziert und verbessert werden. Regelmäßige Überprüfung und Anpassung: Es ist wichtig, die Leistung der LLMs kontinuierlich zu überwachen und bei Bedarf anzupassen. Durch regelmäßige Überprüfung und Optimierung der Extraktionsprozesse können Verbesserungen in der Qualität und Kohärenz der Begründungen erzielt werden. Durch die Anwendung dieser Strategien können Fälle, in denen LLMs keine kohärenten Begründungen liefern, effektiv behandelt werden, um eine vollständige Interpretierbarkeit zu gewährleisten.

Welche Auswirkungen hätte der Einsatz von mehrsprachigen oder domänenspezifischen LLMs auf die Leistung und Interpretierbarkeit unseres SHIELD-Frameworks?

Der Einsatz von mehrsprachigen oder domänenspezifischen LLMs könnte folgende Auswirkungen auf die Leistung und Interpretierbarkeit unseres SHIELD-Frameworks haben: Verbesserte Leistung: Mehrsprachige LLMs könnten die Leistung des SHIELD-Frameworks verbessern, indem sie eine bessere Abdeckung von verschiedenen Sprachen und kulturellen Kontexten ermöglichen. Durch die Verwendung von LLMs, die in mehreren Sprachen trainiert wurden, könnte die Erkennung von Hate Speech in verschiedenen Sprachräumen effektiver sein. Erhöhte Spezifität: Domänenspezifische LLMs, die auf Hate Speech oder soziale Medien spezialisiert sind, könnten die Spezifität und Relevanz der extrahierten Begründungen verbessern. Durch die Verwendung von LLMs, die auf die spezifischen Merkmale von Hate Speech in sozialen Medien trainiert wurden, könnten präzisere und aussagekräftigere Begründungen extrahiert werden. Erweiterte Interpretierbarkeit: Mehrsprachige oder domänenspezifische LLMs könnten die Interpretierbarkeit des SHIELD-Frameworks verbessern, indem sie eine bessere Anpassung an die spezifischen Anforderungen und Kontexte des Hate Speech-Detektionsprozesses ermöglichen. Durch die Verwendung von LLMs, die für bestimmte Sprachen oder Domänen optimiert sind, könnten die extrahierten Begründungen relevanter und leichter interpretierbar sein. Insgesamt könnten mehrsprachige oder domänenspezifische LLMs das SHIELD-Framework in Bezug auf Leistung und Interpretierbarkeit stärken, indem sie eine verbesserte Anpassung an verschiedene Sprachen, Kulturen und Domänen ermöglichen.