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OffLanDat: Community-Based Implicit Offensive Language Dataset


Core Concepts
공동체 기반 암시적 모욕 언어 데이터셋 OffLanDat 소개
Abstract
Abstract: 사회적 웰빙에 부정적 영향을 미치는 모욕 언어의 보편적 존재 명시적 및 암시적 모욕 언어의 구분 OffLanDat 데이터셋 소개 및 생성 방법 ChatGPT를 활용한 암시적 모욕 언어 생성 방법 데이터 품질 평가와 인간 주석 비교 Related Work: 대규모 언어 모델을 활용한 데이터 생성 및 분류 모욕 언어 감지 방법 및 기술 대규모 언어 모델과 프롬프트 기반 혐오 발언 감지 연구 Methodologies: ChatGPT를 활용한 OffLanDat 데이터 생성 방법 OffLanDat 데이터셋 세부 정보 인간 및 ChatGPT에 의한 데이터 주석 방법 인간과 ChatGPT 주석 비교 결과 Results and Discussion: 다양한 모델을 활용한 암시적 모욕 언어 분류 결과 BERT 모델이 가장 뛰어난 성능을 보임 인간과 ChatGPT 주석 비교 결과 Conclusion: ChatGPT를 활용한 모욕 언어 생성과 감지 방법 소개 OffLanDat 데이터셋의 특징과 활용 가능성 미래 연구 방향과 확장 가능성
Stats
ChatGPT는 모욕적 콘텐츠 생성을 제한함 OffLanDat 데이터셋은 8270개의 텍스트로 구성됨 인간과 ChatGPT 주석의 유사성은 73.3%
Quotes
"You’re pretty smart for a woman." "South Asians are so religious; do you pray multiple times a day?" "You’re too emotional to handle this project, let a man take care of it."

Key Insights Distilled From

by Amit Das,Mos... at arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.02472.pdf
OffLanDat

Deeper Inquiries

모욕 언어 감지에 대한 ChatGPT의 한계는 무엇인가요?

ChatGPT는 모욕적인 콘텐츠를 생성하는 것을 제한하기 위해 구축되었기 때문에 모욕 언어 감지에 있어서 일부 제한이 있습니다. ChatGPT는 콘텐츠 필터링을 통해 적대적인 콘텐츠를 생성하지 않도록 설계되었기 때문에 모욕 언어를 생성하는 것이 어려울 수 있습니다. 이로 인해 모욕 언어를 생성하거나 감지하는 데 있어서 ChatGPT의 성능이 제한될 수 있습니다. 또한 ChatGPT는 특정 프롬프트를 통해 모욕 언어를 생성하도록 유도할 수 있지만, 이는 일부 윤리적인 고려 사항과 제한으로 인해 어려울 수 있습니다.

다른 언어 모델을 사용했을 때 결과가 어떻게 달라질 수 있을까요?

다른 언어 모델을 사용했을 때 결과는 다양한 측면에서 달라질 수 있습니다. 예를 들어, BERT, RoBERTa, DistilBERT와 같은 다른 언어 모델을 사용하면 모욕 언어 감지의 성능이 변화할 수 있습니다. 각 모델은 다른 학습 방법과 아키텍처를 가지고 있기 때문에 각 모델은 특정 작업에 더 나은 성능을 보일 수 있습니다. 또한 데이터셋의 특성에 따라 다른 언어 모델이 더 나은 일반화 능력을 가질 수 있으며, 모욕 언어를 감지하는 데 있어서 다른 모델들 간의 성능 차이가 발생할 수 있습니다.

OffLanDat 데이터셋이 사회적 영향력을 어떻게 가질 수 있을까요?

OffLanDat 데이터셋은 사회적 영향력을 가질 수 있는 다양한 측면이 있습니다. 먼저, 이 데이터셋은 커뮤니티 기반의 암시적 모욕 언어를 포함하고 있어, 현실 세계에서 발생할 수 있는 다양한 상황을 반영하고 있습니다. 이를 통해 모욕 언어 감지 모델의 성능을 향상시키고 사회적으로 유용한 도구로 활용할 수 있습니다. 또한 OffLanDat 데이터셋은 다양한 카테고리와 타겟 그룹을 포함하고 있어, 다양성과 포용성을 강조하며 모욕 언어 감지 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 온라인 플랫폼에서의 모욕 언어를 탐지하고 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 OffLanDat 데이터셋은 사회적으로 중요한 문제에 대한 연구와 대응에 기여할 수 있는 가치 있는 자원이 될 수 있습니다.
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