Core Concepts
기존 감지 방법의 한계를 극복하기 위해 깊은 프롬프트 멀티태스크 네트워크(DPMN)를 제안하고, 폭언 언어 감지 성능을 향상시키는 방법을 소개합니다.
Abstract
폭언 언어 감지의 중요성과 어려움 소개
DPMN의 구조와 기능 설명
다양한 데이터셋에 대한 DPMN의 우수한 성능 평가 결과 제시
DPMN의 구성 요소 및 실험 결과에 대한 상세 설명
다양한 감지 모델과의 비교 결과 및 성능 차이 분석
Stats
"Experimental results indicate that deep prompt tuning is a very effective method."
"The Macro F1 scores of DPMN are 0.8384, 0.9218, and 0.8165 on the OLID, SOLID, and AbuseAnalyzer datasets."
Quotes
"The proposed DPMN achieves state-of-the-art results in detecting abuse language."
"Deep prompt tuning can better use the general knowledge of the PLMs."