MITIGATING TEXT TOXICITY WITH COUNTERFACTUAL GENERATION

研究背景

在线文本中的毒性问题，如粗鲁、攻击性和贬低性态度，近年来在互联网上呈指数级增长。这些有害言论可能针对具有共同特征的特定群体，例如宗教、种族、性别、性取向、性别或政治隶属关系。这种有毒内容的存在引起了对其多方面负面影响的担忧，包括可能威胁受害者的心理和身体健康，或作为犯罪行为的媒介。

过去方案和缺点

现有的基于神经网络的自然语言处理(NLP)模型被广泛用于检测和减轻文本中的毒性。然而，这些方法在降低文本毒性的同时，通常无法保留最初的非毒性含义。此外，自动文本处理工具引发了关于其鲁棒性和涉及人类角色的重大伦理问题。

本文方案和步骤

本文提出了一种新的方法，将可解释人工智能(XAI)领域的反事实生成方法应用于文本毒性的检测和减轻。具体来说，通过在区分有毒和无毒文本的毒性分类器上应用局部特征重要性(Local Feature Importance, LFI)和反事实生成方法来执行文本的净化。本文的方法CF-Detoxtigtec基于最近开发的反事实示例生成器TIGTEC，通过自动和人类评估来展示其在文本净化方面的性能。

本文创新点与贡献

• 提出将LFI和反事实生成应用于毒性分类器，分别用于定位毒性和执行毒性减轻。

• 提出了CF-Detoxtigtec，一种基于TIGTEC的文本毒性减轻方法。

• 通过自动和人类实验表明，CF-Detoxtigtec在文本净化方面具有竞争力，能够更准确地减轻毒性，同时比传统方法更好地保留初始文本的含义。

• 讨论了自动毒性检测和减轻工具的风险和机遇，并定义了相关建议。

本文实验

实验使用了三个数据集，包括Microagression.com、Social Bias Frames和DynaHate，这些数据集包含了从在线来源标注的有害内容。实验评估了CF-Detoxtigtec与其他三种方法(MaRCo、CondBERT和ParaGeDi)的性能，并使用五个指标(ACC、SCORE、S、CP和∆PPL)来评估毒性减轻的效果。

实验结论

CF-Detoxtigtec在内容保留方面表现最佳，但在毒性减轻的准确性和得分方面略逊于ParaGeDi和CondBERT。然而，CF-Detoxtigtec生成的文本在所有文本语料库中的平均毒性低于MaRCo。人类评估表明，CF-Detoxtigtec与MaRCo和ParaGeDi相比，能够产生较少的毒性文本。

全文结论

本文展示了XAI方法如何应用于文本毒性分类器，以LFI定位有毒的位置，并使用反事实生成来减轻毒性。CF-Detoxtigtec在降低毒性、保留文本含义和生成合理文本方面取得了竞争性的结果。此外，本文还讨论了自动文本处理工具的伦理和技术问题，并提出了使用这些工具的最佳实践。

阅读总结报告

这篇论文探讨了如何使用可解释人工智能(XAI)技术来减轻文本中的毒性。研究背景强调了在线文本中毒性内容的增长及其对社会的负面影响。现有方法在降低毒性的同时往往无法保留文本的原意，本文提出的CF-Detoxtigtec方法通过LFI和反事实生成技术有效地解决了这一问题。

本文的创新之处在于将XAI技术应用于文本净化领域，提供了一种新的视角和解决方案。通过实验，作者证明了CF-Detoxtigtec在保留文本含义的同时，能够有效减轻文本的毒性。此外，论文还讨论了使用自动文本处理工具可能带来的风险，并提出了相应的建议和最佳实践。

总的来说，这篇论文为文本毒性减轻领域提供了有价值的见解和方法，展示了XAI技术在NLP任务中的应用潜力，并为未来的研究和实践指明了方向。