日本語ヘイトスピーチ検出における

本論文では，疑似ラベルを付与したデータセットを学習させることで，人間がラベリングせずに高精度のヘイトスピーチ検出モデルが構築可能であることを示す．この方法により，日本語ヘイトスピーチのラベル付きデータセットの作成にかかるコスト削減が期待できる．検証では，人間がラベリングしたデータセットと疑似ラベルを付与したデータセットを用いて学習した時の精度を比較した．その結果，人間がラベリングしたデータセットの精度よりは劣るが，LLMにより疑似ラベルを付与したデータセットのF値が0.5，正解率が0.9を達成した．そのため，LLMにより疑似ラベルを付与したデータセットが精度向上に有用であることが分かった．