用混合的沃洛夫语和法语进行注释的推特数据,用于检测令人讨厌的消息
Ibrahima Ndao1, Khadim Dramé1, Gorgoumack Sambe2
1Computer Science and Engineering Laboratory for Innovation, Assane Seck University of Ziguinchor, Ziguinchor 27001, Senegal.
这项研究介绍了AWOFRO,这是第一个用于检测混合代码Wolof-French推特中的滥用信息的注释体. 它解决了社交媒体内容调节中低资源语言分析的挑战.
科学领域:
- 自然语言处理自然语言处理.
- 计算语言学 计算语言学
- 社交媒体分析 社交媒体分析
背景情况:
- 自动检测滥用信息是一个挑战,特别是在低资源语言和代码混合内容.
- 塞内加尔的社交媒体,特别是推特,经常会出现沃洛夫语和法语的代码混合,造成分析数据稀缺的问题.
- 在这种情况下,现有的数据集不足以训练有效的滥用消息检测模型.
研究的目的:
- 为了解决缺乏注释数据,以检测Wolof-French混合代码中的滥用信息.
- 创建第一个注释体,命名为AWOFRO,专门用于此任务.
- 促进对塞内加尔社交媒体的内容调节工具的研究和开发.
主要方法:
- 创建了AWOFRO,一个包含3510条推文的注释集.
- 对创建的语料库进行分析,以了解其特征.
- 标注的验证使用标注者之间的协议措施,如科恩的卡帕.
主要成果:
- 已经成功创建和注释了AWOFRO集体.
- 标注一致性得到了验证,确保了下游任务的数据质量.
- 该语料库提供了一个基本的资源,用于研究Wolof-French代码混合中的滥用语言.
结论:
- AWOFRO集体是对低资源语言NLP领域的重要贡献.
- 该资源将使得混合代码社交媒体数据的更准确的滥用信息检测系统的开发成为可能.
- 进一步的研究可以利用AWOFRO来探索在特定语言背景下在线虐待的细微差别.
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