PALI-NLP at SemEval-2022 Task 4: 差別的なファインチューニングを用いた高慢で屈折した言語の検出

屈折的言葉遣い（PCL）は大きな悪影響を及ぼし、人間の評価者や既存の自然言語処理システムにとって検出が困難です。SemEval-2022 タスク 4 において、私たちは PCL 検出のために、新しいトランスフォーマーベースのモデルとそのアンサンブルを提案しました。PCL の微妙で主観的な性質を理解するためには、異なる言語行動やカテゴリ分布から差別的な特徴を抽出するために、2つの微調整戦略が適用されています。本システムは公式ランキングで優れた結果を達成しており、サブタスク1では1位、サブタスク2では5位となっています。本タスクにおける広範な実験により、私たちのシステムと戦略の有効性が示されました。注：「屈折的」は原文の「patronizing and condescending」に対応する表現ですが、「屈折的」という言葉は一般的に使用されないため、「屈折的」または「親切ぶった・見下した」などの表現を使用することも可能です。ただし、「PCL」は専門用語として使用されるため、そのまま括弧内に記載しています。