Разоблачая ложь: как нейросеть выявляет ненависть и фейки в смешанном тексте

Автор: Денис Аветисян

Новая модель на основе RoBERTa позволяет эффективно обнаруживать и классифицировать разжигающие ненависть высказывания и ложные нарративы в текстах, содержащих смесь русского и английского языков.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Исследование представляет двухголовую RoBERTa-модель с многозадачным обучением для обнаружения и категоризации языка вражды и фейковых новостей в кодовом смешении хинди-английского языка.

Социальные сети, обеспечивая глобальную связанность, одновременно стали платформой для быстрого распространения вредоносного контента, включая разжигание ненависти и дезинформацию. В работе под названием ‘Decoding Fake Narratives in Spreading Hateful Stories: A Dual-Head RoBERTa Model with Multi-Task Learning’ предложена система для выявления специфического явления — генерации ненавистнических высказываний на основе ложных нарративов, особенно в контексте смешанного хинди-английского текста. Разработанная модель, основанная на архитектуре RoBERTa и многозадачном обучении, эффективно решает задачи как бинарной классификации (определение наличия «ложной ненависти»), так и прогнозирования целевой группы и степени тяжести высказываний. Какие перспективы открывает применение подобных моделей для автоматического мониторинга и смягчения последствий распространения деструктивного контента в многоязычном онлайн-пространстве?

Ловушка Многоязычия: Как «Псевдо-Хейт» Обманывает Алгоритмы

Распространение контента, сочетающего в себе элементы разных языков, особенно хинди и английского, создает серьезные трудности для автоматизированного выявления языка вражды. Традиционные алгоритмы, разработанные для анализа текстов на одном языке, часто оказываются неспособны корректно интерпретировать подобные смешанные высказывания, упуская тонкие нюансы и контекст. Это связано с тем, что смешение языков может искажать семантическое значение слов и фраз, затрудняя определение истинного намерения автора. Подобный тип контента требует более сложных лингвистических моделей, способных учитывать особенности каждого языка и их взаимодействия, чтобы эффективно фильтровать действительно оскорбительные или угрожающие высказывания от безобидных шуток или невинных выражений.

Традиционные методы автоматического выявления враждебной лексики сталкиваются со значительными трудностями при распознавании поддельных, сфабрикованных проявлений ненависти — так называемого “псевдо-хейта”. Системы, основанные на простых алгоритмах, часто не способны отличить искреннюю враждебность от намеренно созданных нарративов, имитирующих ненависть, что приводит к ложным срабатываниям и снижению эффективности анализа. Это требует разработки более сложных подходов, способных учитывать контекст, иронию и сарказм, а также учитывать тонкие нюансы языка, чтобы точно определить истинный смысл высказывания и исключить ошибочную интерпретацию нейтрального или даже позитивного контента как враждебного. Успешное решение данной проблемы критически важно для обеспечения точности и надежности систем мониторинга онлайн-пространства и предотвращения необоснованных ограничений свободы слова.

Для эффективной идентификации враждебных высказываний в многоязычном онлайн-пространстве требуется разработка систем, способных к глубокому пониманию контекста и намерений, заложенных в сложных лингвистических конструкциях. Простое обнаружение определенных слов или фраз оказывается недостаточным, поскольку враждебность часто маскируется под иронию, сарказм или выражается в виде косвенных намеков. Эти системы должны учитывать культурные особенности, языковые нюансы и смешение языков — например, популярное сочетание хинди и английского — для точной интерпретации смысла. Способность различать истинную ненависть от намеренно сфабрикованных нарративов, или так называемого «ложного» враждебного контента, становится ключевым требованием к современным алгоритмам анализа текста, обеспечивая более точную и справедливую оценку онлайн-коммуникаций.

Двуглавая Система: Одновременное Обнаружение для Большей Точности

Предлагаемая нами система классификации с двумя головками (dual-head) предназначена для одновременного обнаружения разжигания ненависти и фейковых новостей, основываясь на взаимосвязи между этими явлениями. Такой подход позволяет системе использовать общие признаки и паттерны, характерные для обоих типов контента, что потенциально повышает точность и эффективность обнаружения по сравнению с использованием отдельных классификаторов. Одновременная обработка задач способствует выявлению случаев, когда фейковые новости содержат элементы разжигания ненависти, или наоборот, когда разжигание ненависти распространяется посредством ложной информации. Это особенно важно, учитывая тенденцию к комбинированию дезинформации и враждебных высказываний в онлайн-пространстве.

В основе системы лежит трансформерная модель RoBERTa-base, предварительно обученная на большом корпусе текстовых данных. Данная модель использует архитектуру трансформера, что позволяет ей эффективно учитывать контекст и зависимости между словами в предложении. RoBERTa-base обладает 12 слоями, 768 скрытыми единицами и 12 головами внимания, что обеспечивает высокую производительность в задачах понимания естественного языка. Использование предварительно обученной модели позволяет значительно сократить время обучения и повысить точность обнаружения как разжигания ненависти, так и фейковых новостей, благодаря способности модели улавливать сложные лингвистические паттерны и семантические нюансы.

Архитектура системы, использующая совместную обработку задач обнаружения языка вражды и фейковых новостей, обеспечивает передачу знаний между этими задачами. Это достигается за счет использования общей основы — модели RoBERTa-base — и совместного обучения, где градиенты, вычисленные для одной задачи, влияют на параметры модели, используемые для другой. Такой подход позволяет модели извлекать общие закономерности в языковых структурах, используемых как в языке вражды, так и в дезинформации, что приводит к улучшению обобщающей способности и, как следствие, к повышению точности и устойчивости обеих задач. Обмен знаниями особенно важен в случаях, когда данные для обучения одной из задач ограничены, поскольку модель может использовать информацию, полученную из другой, более размеченной задачи.

Оптимизация Классифицирующих Головок для Надежной Работы

Каждая классифицирующая головка использует тщательно разработанную архитектуру, включающую нормализацию слоев (Layer Normalization) и остаточные соединения (Residual Connections) для повышения стабильности обучения и улучшения потока градиентов. Нормализация слоев нормализует входные данные каждого слоя, что снижает внутреннее ковариационное смещение и позволяет использовать более высокие скорости обучения. Остаточные соединения, в свою очередь, позволяют градиентам распространяться напрямую через более глубокие слои сети, предотвращая проблему затухания градиента и облегчая обучение глубоких моделей. Комбинация этих техник способствует более эффективному обучению и повышению производительности модели, особенно при работе со сложными данными и глубокими архитектурами.

Использование активации GELU и метода dropout способствует улучшению способности модели к обобщению на невидимых данных и предотвращению переобучения. Активация GELU, в отличие от ReLU, обеспечивает более плавный переход и позволяет избежать проблемы «умирающих» нейронов. Dropout, случайное отключение нейронов во время обучения, действует как регуляризатор, снижая сложность модели и уменьшая зависимость от отдельных признаков. Это способствует повышению устойчивости модели к шуму и улучшению её способности к адаптации к новым, ранее не встречавшимся данным, что критически важно для обеспечения высокой точности классификации в реальных условиях эксплуатации.

Конструктивные особенности классификационных голов, включающие нормализацию слоев и остаточные соединения, обеспечивают эффективное извлечение значимых признаков из входных данных. Данные архитектурные решения критически важны для повышения устойчивости к шумам и неоднозначности во входных данных, поскольку позволяют модели сохранять способность к точным прогнозам даже при наличии искажений. Использование этих компонентов способствует более стабильному распространению градиентов в процессе обучения, что позволяет модели эффективно обучаться на сложных наборах данных и обобщать полученные знания на новые, ранее не встречавшиеся примеры.

Представленная архитектура модели определяет структуру и взаимодействие компонентов, необходимых для выполнения поставленной задачи.

Оценка Эффективности в Задаче Faux-Hate: Подтверждение Практической Ценности

Система, разработанная для участия в соревновании Faux-Hate, продемонстрировала высокую эффективность в решении обеих поставленных задач. В рамках соревнования, система успешно выполняла бинарную классификацию высказываний на предмет наличия признаков “ненависти” (задача A), а также определяла целевую группу, к которой направлено высказывание, и степень его агрессивности (задача B). Достигнутые результаты подтверждают потенциал предложенного подхода к автоматическому анализу онлайн-контента и выявлению манипулятивных стратегий, маскирующихся под агрессивные высказывания. Способность системы эффективно справляться с обеими задачами указывает на её универсальность и применимость в различных сценариях мониторинга и модерации контента.

Модель продемонстрировала значительные результаты в ходе выполнения задачи Faux-Hate, достигнув показателя F1 в 0.76 для бинарной классификации (задача A) и 0.56 для предсказания целевой аудитории и степени агрессии (задача B). Важно отметить, что оба результата были получены с использованием остаточных соединений (residual connections), которые позволили модели эффективно обрабатывать информацию и улучшить общую производительность. Данные показатели свидетельствуют о способности системы различать подлинную ненависть и её имитацию, а также оценивать контекст и силу выраженных негативных высказываний.

В ходе эксперимента было установлено, что внедрение остаточных связей (residual connections) значительно повысило эффективность разработанной системы в задачах выявления фальшивой ненависти. В частности, модель, использующая эти связи, продемонстрировала более высокие результаты как в задаче бинарной классификации (F1-score 0.76), так и в задаче прогнозирования цели и степени агрессии (F1-score 0.56), по сравнению с вариантами, где остаточные связи отсутствовали (0.73 и 0.54 соответственно). Полученные данные свидетельствуют о том, что данная архитектурная особенность играет ключевую роль в улучшении способности модели к точной идентификации и классификации токсичных высказываний.

Полученные результаты демонстрируют высокую эффективность разработанной двухголовой архитектуры в задачах выявления и оценки степени выраженности “ненависти”, замаскированной под невинные высказывания. Данная конструкция позволила достичь значительных показателей точности — 0.76 по метрике F1 для бинарной классификации и 0.56 для прогнозирования цели и степени серьезности высказываний. Такой подход открывает перспективы для практического применения в системах модерации контента, автоматической фильтрации нежелательных комментариев и улучшения качества онлайн-коммуникаций, позволяя более эффективно выявлять и нейтрализовать скрытые проявления агрессии и негатива в цифровом пространстве.

Исследование показывает, что даже самые передовые модели, такие как RoBERTa, сталкиваются с трудностями при анализе смешанного кода языков — хинди и английского в данном случае. Это закономерно. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Как точно подметил Блез Паскаль: «Все великие вещи начинаются с маленьких». В контексте данной работы, это означает, что даже сложный подход к многозадачному обучению — обнаружение языка вражды и фейковых новостей — является лишь отправной точкой. Продакшен всегда найдёт способ сломать элегантную теорию, выявляя новые способы манипуляции и распространения дезинформации. Задача не в создании идеального алгоритма, а в непрерывной адаптации и улучшении существующих решений.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, добавляет ещё один слой сложности в постоянно усложняющуюся задачу детектирования враждебной риторики и дезинформации. Однако, следует помнить, что каждая модель, даже самая элегантная, — это лишь временное решение. Всё это многозадачное обучение и трансформеры — приятная иллюзия, пока продукшен не начнёт генерировать такие смешанные тексты, что модель начнёт выдавать больше ложных срабатываний, чем реальных угроз. И тогда начнётся новая гонка вооружений, с более сложными архитектурами и, как следствие, с ещё большим количеством техдолгов.

Особого внимания заслуживает проблема кодовых смешений. Да, модель работает с Hindi-English, но что произойдёт, когда в смесь добавятся ещё пять, десять языков? Или когда неформальный сленг и мемы начнут генерироваться с такой скоростью, что обучение модели просто не успеет за ними? Или когда злоумышленники научатся намеренно вводить ошибки, чтобы обмануть детектор? Звучит знакомо, не так ли? В 2015-м нас уверяли в непобедимости рекуррентных сетей.

В конечном итоге, настоящая проблема не в создании более умных моделей, а в понимании того, что враждебность и дезинформация — это социальные явления, которые не могут быть решены исключительно техническими средствами. Все эти красивые графики и метрики точности — лишь временное отвлечение внимания от необходимости критического мышления и медиаграмотности. И да, если тесты показывают зелёный свет, это, скорее всего, означает, что они попросту ничего не проверяют.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16147.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-22 02:48