arXiv · cs.CL· Irem Ecem Yelkanat·· 14 天前AI 评分38
跨语言有害内容标注分歧的分解与预测研究
Decomposing and Predicting Annotation Disagreement in Harmful Content Across Languages
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Irem Ecem Yelkanat
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.18588v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
一项 arXiv 研究提出从文本的可解释语义属性预测标注者分歧：让 LLM 回答 20 个二元问题（涵盖有害内容特征、临界严重度、缺失语境、本地贬损语等线索），再用分类器预测分歧。在英语、德语、土耳其语四个数据集和三个开源权重 LLM 上，该方法比直接提示高 10.5 ROC-AUC 点、比最强文本基线高 5.0 点；仅 8 个问题的精简版与全集差距在 1.5 点内，跨数据集评估保留约 90-95% ROC-AUC。贬损、缺失语境与决策边界相关问题是最强预测因子。
来源：arXiv · cs.CL · arxiv.org