利用弱标注数据在混合代码 Hinglish 中进行仇恨言论检测:基于可行性驱动的迁移学习方法与大型语言模型

💡 原文中文,约500字,阅读约需2分钟。
📝

内容提要

该研究使用生成式人工智能生成合成仇恨言论序列,并微调预训练语言模型以提高对仇恨言论的泛化能力。实验证明该方法改进了召回性能,但GPT-3.5模型的泛化效果更好,召回率中等且精确度低。使用类似的文本生成技术改善GPT-3.5及后续模型的敏感性尚不清楚。

🏷️

标签

➡️

继续阅读