OffLanDat: A Community-Based Implicit Offensive Language Dataset Generated by Large Language Model Through Prompt Engineering

Core Concepts

社会的な福祉に悪影響を及ぼすオフェンシブランゲージの普及に対処するため、OffLanDatデータセットが導入されました。

Abstract

ソーシャルメディア上でのオフェンシブランゲージの広範な存在は、社会的な福祉に悪影響をもたらしています。現在の研究は、明示的および暗黙的なオフェンシブランゲージに焦点を当てています。既存のデータセットは主に明示的なキーワードを使用してテキストを収集し、暗黙的なオフェンシブコンテンツを捉えることが難しいという課題があります。この研究では、ChatGPTによって生成されたOffLanDatという新しいデータセットが紹介されています。このデータセットは38の異なるターゲットグループ向けのコミュニティベースの暗黙的なオフェンシブランゲージデータを含んでおり、人間とChatGPTによる注釈付けで評価されています。

Stats

OffLanDatデータセットは8270テキストから成り、6616テキストが「offensive」、1654テキストが「not offensive」とラベル付けされている。
平均テキスト長は72.48であり、平均単語数は11.61です。
38個のターゲットグループが7つの異なるカテゴリーに分類されています。

Quotes

"Generating offensive text through ChatGPT is a challenging task as it is built with hateful content filtering."
"Prompt5 yielded the most reliable and accurate results for the annotation task."
"The BERT model achieved the highest Macro F1 and Recall Score of 0.53 and 0.54 respectively among the four models."

Key Insights Distilled From

OffLanDat

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

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

Deeper Inquiries

他の研究や実践活動と比較して、OffLanDatデータセットがどのように貢献しているか考えてみましょう

OffLanDatデータセットは、他の研究や実践活動と比較して重要な貢献をしています。まず、OffLanDatはコミュニティに基づいた暗黙的なオフェンシブランゲージを収集しました。これにより、従来のデータセットが捉えられていなかった暗黙的なオフェンス表現を包括的にカバーすることが可能となりました。さらに、OffLanDatは38種類のターゲットグループを7つの異なるカテゴリーに分類しました。これによって、新しいカテゴリーやターゲットグループも含めた多様性が確保されました。この点で既存のデータセットでは不足していた領域やアプローチを補完し、より包括的で洞察力ある結果が得られる可能性が高まります。

この研究ではChatGPTを使用してオフェンシブランゲージを生成する際に生じる倫理的制約について考慮されましたか

この研究ではChatGPTを使用してオフェンシブランゲージを生成する際に生じる倫理的制約について考慮されています。具体的には、「ChatGPT」は悪意ある内容の生成を阻止する目的で設計されており、「Prompt Engineering」という手法が採用されました。「Prompt Engineering」ではポジティブインテントを反映したプロンプトが使用され、ChatGPTから適切な文言生成を促すことで倫理規定への準拠しつつも必要なデータ収集やアノテーション作業が行われました。

この研究結果から得られた知見や手法は、他の自然言語処理タスクや社会問題へどのように応用できるか考えてみましょう

この研究結果から得られた知見や手法は他の自然言語処理タスクや社会問題へ応用する際非常に有益です。例えば、「Prompt Engineering」手法は大規模言語モデル（LLM）向けプロント学習方法として広く応用可能です。また、「OffLanDat」データセット自体も他のオフェンシブランゲージ検出タスクや差別撤廃関連課題へ展開することで効果的な解決策提供が期待されます。さらに「BERT」「RoBERTa」「DistilBERT」といったモデル群も本研究から得られたファインチューニング手法等は幅広くNLP分野で利用可能です。