Нейросети отфильтруют «неуместные» высказывания чат-ботов

Исследователи из Сколтеха и МТС предложили научный подход к определению «неуместных» текстовых сообщений, представили корпус таких сообщений и нейросеть, обученную их находить. В числе возможных применений — предотвращение репутационного ущерба владельцам чат-ботов, модерация сообщений на форумах и родительский контроль. Научная статья опубликована в сборнике Proceedings of the 8th Workshop on Balto-Slavic Natural Language Processing.

image_1

Автор: Павел Одинев / Сколтех

Чат-боты известны своей способностью находить самые неожиданные и творческие способы опозорить компанию, которая их использует. Вдохновленные образцами живой речи расистские твиты, подстрекательство к самоубийству и оправдание рабовладельческого строя — лишь некоторые примеры взаимодействия чат-ботов с темами, которые авторы исследования называют «чувствительными».

Чувствительные темы дают благодатную почву для неуважительной коммуникации. Хотя само по себе их обсуждение вполне приемлемо, оно со сравнительно высокой вероятностью может нанести вред репутации говорящего и потому требует особого внимания со стороны разработчиков чат-ботов. Авторы исследования сформировали список из 18 таких тем, в числе которых религия, политика, сексуальные меньшинства, самоубийство, порнография и преступления. В основу перечня легли рекомендации специалистов МТС по правовым вопросам и связям с общественностью.

Понятие чувствительной темы служит основой для определения неуместных высказываний. Таковыми авторы работы называют сообщения на чувствительную тему, которые способны скомпрометировать говорящего, даже не будучи токсичными. При этом потенциал репутационного вреда определяется респондентом.

image_2

Автор: Павел Одинев / Сколтех

«Неуместность — шаг за рамки хорошо изученного понятия токсичности. Эта более тонкая категория охватывает более широкий круг ситуаций, в которых существует риск для репутации владельца чат-бота. Представьте, например, чат-бота, который любезно обсуждает с пользователем „лучшие способы покончить с собой“. Здесь явно имеет место нежелательный контент, но нет и намека на токсичность», — поясняет руководитель исследования, старший преподаватель Сколтеха Александр Панченко.

Для обучения моделей обнаружению чувствительных тем и неуместных сообщений авторы исследования сформировали два корпуса текстов с разметкой в рамках масштабного краудсорсингового проекта.

На первом этапе носителям русского языка предложили опознать высказывания на чувствительные темы (и конкретную тему каждого) среди прочих сообщений, взятых с сайтов «Двач» и «Ответы Mail.ru». На полученном таким образом корпусе обучили нейросетевую модель, которая затем набрала еще примерно столько же чувствительных высказываний с тех же сайтов. Расширенный таким образом датасет по чувствительности послужил основой для получения датасета по неуместности.

«Процент неуместных высказываний в реальных текстах, как правило, невысок. Поэтому для экономии ресурсов на втором этапе мы показывали разметчикам не произвольные сообщения, а примеры из корпуса чувствительных тем. Ведь про них мы подозревали, что они могут оказаться неуместными», — рассказывает Варвара Логачева, соавтор исследования. Увидев каждое сообщение, респондент должен был ответить на вопрос, навредит ли оно репутации отправителя. По итогам этого второго опроса сформировался корпус неуместных сообщений, на котором обучили новую модель распознавать такие сообщения.

5_en-ru_image_3

Общая схема сбора данных. Автор: Варвара Логачева / Сколтех

«Мы продемонстрировали, что, хотя чувствительность темы и неуместность сообщения — довольно тонкие понятия, завязанные на человеческой интуиции, они тем не менее поддаются детектированию нейросетями, — комментирует результаты исследования один из его авторов, Николай Бабаков (Сколтех). — В частности, наш классификатор в 89% случаев угадал, какие высказывания являются неуместными по версии респондентов».

Коллектив из Сколтеха и МТС выложил в открытый доступ модели для распознавания неуместности и чувствительности высказываний и оба датасета: 163 тыс. предложений с разметкой «уместно — неуместно» и 33 тыс. высказываний на чувствительные темы.

«Наши модели можно усовершенствовать за счет ансамблей или альтернативных архитектур, — добавляет Бабаков. — Один из интересных вариантов продолжения работы — распространить понятие уместности на другие языки. Чувствительность тем варьируется между разными культурами. У каждой культуры свое понимание неуместности, поэтому переход к другим языкам меняет ситуацию. Кроме того, можно расширить список из 18 чувствительных тем — мы не считаем его исчерпывающим».

Результаты исследования были представлены на XVI Конференции европейского подразделения Ассоциации компьютерной лингвистики (EACL 2021).

 

Контакты:
Skoltech Communications
+7 (495) 280 14 81

Tweet about this on Twitter0Share on Facebook0Pin on Pinterest0Share on Tumblr0Share on VK