대규모 언어 모델에서 추출한 근거를 활용한 해석 가능한 혐오 발언 탐지

Core Concepts

대규모 언어 모델의 텍스트 이해 능력을 활용하여 입력 텍스트에서 근거를 추출하고, 이를 기반으로 혐오 발언 탐지기를 학습함으로써 해석 가능성을 높일 수 있다.

Abstract

이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 해석 가능한 혐오 발언 탐지기를 개발하는 방법을 제안한다. 기존의 혐오 발언 탐지 모델은 대부분 블랙박스 방식으로 작동하여 해석이 어려웠다. 이를 해결하기 위해 저자들은 SHIELD 프레임워크를 제안했다. SHIELD 프레임워크는 다음과 같이 작동한다: LLM(GPT-3.5)을 사용하여 입력 텍스트에서 근거, 비하 언어, 욕설 등을 추출한다. 추출된 특징을 기반으로 혐오 발언 탐지기(HateBERT)를 학습한다. 이를 통해 해석 가능한 혐오 발언 탐지기를 구축할 수 있다. 저자들은 다양한 소셜 미디어 플랫폼의 데이터셋을 활용하여 SHIELD 프레임워크를 평가했다. 실험 결과, LLM이 추출한 근거가 사람이 annotate한 근거와 잘 일치하는 것으로 나타났다. 또한 SHIELD 프레임워크를 통해 구축한 탐지기가 기존 모델과 유사한 성능을 보이면서도 해석 가능성이 높아졌다.

Stats

혐오 발언이 포함된 문장: "does this mean they arrested the mayor of london have cordoned off every muzrat ghetto in the uk every mosque closed down if not its business as usual" 혐오 발언이 포함된 문장: "Shut up! 50 years ago we'd have you upside down with a fking fork up your a! You can talk, you can talk, you can talk! You're brave now motherfker! Throw his a out, he's a nger! HE'S A NGER! HE'S A NGER! A NGER!"

Quotes

"always thought it astounding no policing agency dares do this to the armed muslim compounds all over the country" "show me the black muslims bc im calling bs on this and you should too" "Dirty f**king israeli zionist jews"

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

소셜 미디어 플랫폼 간 혐오 발언 탐지 성능 차이의 원인은 무엇일까?

소셜 미디어 플랫폼 간 혐오 발언 탐지 성능 차이는 주로 데이터의 특성, 플랫폼의 사용자 구성, 그리고 혐오 발언의 다양성에 기인합니다. 각 플랫폼은 고유한 사용자 그룹과 커뮤니케이션 양식을 갖고 있기 때문에 혐오 발언의 유형과 양이 다를 수 있습니다. 또한 데이터셋의 품질과 양, 그리고 혐오 발언의 정의나 주제에 대한 플랫폼 간 차이도 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 더불어 각 플랫폼의 알고리즘 및 모델의 특성도 성능 차이에 영향을 줄 수 있습니다.

소셜 미디어 플랫폼 간 혐오 발언 탐지 성능 차이의 원인은 무엇일까?

LLM이 추출한 근거와 사람이 annotate한 근거의 차이가 탐지 성능에 어떤 영향을 미치는가? LLM이 추출한 근거와 사람이 annotate한 근거의 차이는 주로 두 가지 측면에서 탐지 성능에 영향을 미칩니다. 첫째로, LLM이 추출한 근거가 사람이 annotate한 근거와 일치하지 않거나 부정확한 경우, 모델이 잘못된 정보를 학습할 수 있습니다. 이는 모델의 일반화 능력을 저하시키고 오분류를 유발할 수 있습니다. 둘째로, LLM이 추출한 근거가 사람이 annotate한 근거와 일치하고 의미론적으로 유의미한 경우, 모델이 혐오 발언을 더 정확하게 식별하고 해석할 수 있습니다. 따라서 LLM이 추출한 근거의 품질과 일치도는 모델의 성능과 해석 가능성에 중요한 영향을 미칩니다.

혐오 발언 탐지 외에 LLM의 텍스트 이해 능력을 활용할 수 있는 다른 응용 분야는 무엇이 있을까?

LLM의 텍스트 이해 능력은 혐오 발언 탐지 외에도 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, LLM은 정보 추출, 요약, 번역, 질문 응답 시스템, 감성 분석, 문서 분류, 자연어 이해 등 다양한 자연어 처리 작업에 적용될 수 있습니다. 또한 LLM은 의료 분야에서 질병 진단, 의료 보고서 작성, 약물 발견 등의 과제에도 활용될 수 있습니다. 또한 금융 분야에서는 금융 보고서 작성, 시장 예측, 거래 분석 등에 LLM을 적용할 수 있습니다. 따라서 LLM의 텍스트 이해 능력은 다양한 분야에서 혁신적인 응용 프로그램을 개발하는 데 활용될 수 있습니다.