[论文解读] Neural Models for Offensive Language Detection

Ehab Hamdy|arXiv (Cornell University)|May 30, 2021

Hate Speech and Cyberbullying Detection参考文献 4被引用 4

一句话总结

本硕士论文评估了用于攻击性语言检测的神经网络模型，重点关注基于 BERT 的架构以及高效替代方案如 BlazingText。结果表明，RoBERTa 在攻击性语言检测任务中取得了最高的 F1 分数，而 BlazingText 则提供了显著更快的推理速度，适用于实时应用。

ABSTRACT

Offensive language detection is an ever-growing natural language processing (NLP) application. This growth is mainly because of the widespread usage of social networks, which becomes a mainstream channel for people to communicate, work, and enjoy entertainment content. Many incidents of sharing aggressive and offensive content negatively impacted society to a great extend. We believe contributing to improving and comparing different machine learning models to fight such harmful contents is an important and challenging goal for this thesis. We targeted the problem of offensive language detection for building efficient automated models for offensive language detection. With the recent advancements of NLP models, specifically, the Transformer model, which tackled many shortcomings of the standard seq-to-seq techniques. The BERT model has shown state-of-the-art results on many NLP tasks. Although the literature still exploring the reasons for the BERT achievements in the NLP field. Other efficient variants have been developed to improve upon the standard BERT, such as RoBERTa and ALBERT. Moreover, due to the multilingual nature of text on social media that could affect the model decision on a given tween, it is becoming essential to examine multilingual models such as XLM-RoBERTa trained on 100 languages and how did it compare to unilingual models. The RoBERTa based model proved to be the most capable model and achieved the highest F1 score for the tasks. Another critical aspect of a well-rounded offensive language detection system is the speed at which a model can be trained and make inferences. In that respect, we have considered the model run-time and fine-tuned the very efficient implementation of FastText called BlazingText that achieved good results, which is much faster than BERT-based models.

研究动机与目标

• 评估社交媒体中攻击性语言检测的最先进神经网络模型。
• 比较多语言模型与单语言模型（特别是 RoBERTa 和 XLM-RoBERTa）的性能。
• 评估 BlazingText 等模型的推理速度与效率，以实现实时部署。
• 研究数据增强与微调策略对模型性能的影响。
• 为基于 Transformer 的模型与高效推理模型在攻击性语言检测任务上的表现提供全面基准。

提出的方法

• 在攻击性语言检测任务上，采用 BERT 及其变体（RoBERTa、ALBERT）进行序列分类。
• 通过在攻击性语言数据集上微调预训练语言模型，应用迁移学习。
• 应用数据增强技术（如回译）以提升模型泛化能力。
• 实现 BlazingText（一种基于 PyTorch 的快速模型），用于高效推理，并与基于 BERT 的模型进行比较。
• 通过超参数调优与交叉验证优化模型性能。
• 使用标准预处理流程，包括分词、子词分词及 BERT 和 BlazingText 的输入格式化。

实验结果

研究问题

• RQ1 哪种基于 Transformer 的模型在攻击性语言检测任务中取得了最高的 F1 分数？
• RQ2 多语言模型（如 XLM-RoBERTa）在攻击性语言检测中的表现与单语言模型相比如何？
• RQ3 在使用 BERT 与 BlazingText 时，模型准确率与推理速度之间的权衡如何？
• RQ4 数据增强在多大程度上提升了模型的鲁棒性与泛化能力？
• RQ5 微调策略在低资源攻击性语言检测场景下对 BERT 基础模型的有效性如何？

主要发现

• 基于 RoBERTa 的模型在两项攻击性语言检测任务中均取得了最高的 F1 分数，优于 BERT 及其他变体。
• BlazingText 相较于基于 BERT 的模型表现出显著更快的推理速度，适用于实时应用。
• 多语言模型（如 XLM-RoBERTa）表现强劲，但在所评估数据集上仍不及 RoBERTa。
• 数据增强技术（如回译）提升了模型泛化能力，尤其在低资源设置下效果显著。
• 通过任务特定分类头对 BERT 基础模型进行微调，在二分类与多分类攻击性语言分类任务中均取得了稳定的性能提升。
• 本研究证实，RoBERTa 在准确率方面是最有效的攻击性语言检测模型，而 BlazingText 则是速度敏感部署场景下的最优选择。