Transfer Learning for Abusive Language Detection

Описание к видео Transfer Learning for Abusive Language Detection

Transfer Learning for Abusive Language Detection

Speaker about the webinar:
The proliferation of social media, despite its multitude of benefits, has led to the increased spread of abusive language.
Deep learning models for detecting abusive language have displayed great levels of in-corpus performance but underperform substantially outside the training distribution.
Moreover, they require a considerable amount of expensive labeled data for training.
This strongly encourages the effective transfer of knowledge from the existing annotated abusive language resources that may have different distributions to low-resource corpora.
In this talk, I will speak about some transfer learning approaches for abusive language detection, including domain adaptation, that I explored during my thesis for improving knowledge transfer in cross-corpus scenarios.

Научно-технический вебинар «Transfer Learning for Abusive Language Detection»

Спикер о вебинаре:
Распространение социальных сетей, несмотря на множество преимуществ, привело к увеличению распространения оскорбительного словоупотребления.
Модели глубокого обучения для обнаружения оскорбительного словоупотребления продемонстрировали высокий уровень производительности на стандартных наборах данных, но намного хуже себя ведут вдалеке от обучающего распределения.
Хуже того, они требуют значительного количества дорогостоящих размеченных данных для обучения.
Поэтому настоятельно нужна эффективная передача знаний c существующих наборов данных оскорбительного словоупотребления, которые могут иметь различные распределения, на малоресурсные ситуации.
В этом докладе я расскажу о некоторых подходах к трансферному обучению для обнаружения оскорбительного словоупотребления, включая адаптацию к предметной области, для улучшения передачи знаний в межкорпусных сценариях, которые я исследовала во время написания диссертации.

Страница вебинара на сайте НТР: https://ntr.ai/webinar/nauchno-tehnic...

Наш чат в Telegram: https://t.me/+aGZorUQIvT45MTMy

Комментарии

Информация по комментариям в разработке