Mitigating Clickbait: An Approach to Spoiler Generation Using Multitask Learning

要約

この研究では、クリックベイト コンテンツによって誘発される好奇心に対抗し、スポイラーを検出、分類し、簡潔なテキスト応答として生成するように設計された新しい手法である「クリックベイト スポイリング」を紹介します。
マルチタスク学習フレームワークを活用することで、モデルの一般化機能が大幅に強化され、クリックベイトの蔓延する問題に効果的に対処できます。
私たちの研究の核心は、必要なスポイラーの種類に応じて、フレーズ、拡張された一節、または複数のスポイラーを適切に生成することにあります。
私たちの方法論は、洗練されたネタバレ分類法と質問応答 (QA) メカニズムの修正版という 2 つの重要な技術を統合しており、コンテキストからのネタバレ抽出を最適化するためのマルチタスク学習パラダイムに組み込まれています。
特に、拡張スポイラーの生成に対応するために、より長いシーケンスを処理できるモデルの微調整方法が組み込まれています。
この研究は、クリックベイトという遍在する問題に対処するための洗練されたテキスト処理技術の可能性を浮き彫りにし、デジタル領域でのユーザー エクスペリエンスの向上を約束します。

要約(オリジナル)

This study introduces ‘clickbait spoiling’, a novel technique designed to detect, categorize, and generate spoilers as succinct text responses, countering the curiosity induced by clickbait content. By leveraging a multi-task learning framework, our model’s generalization capabilities are significantly enhanced, effectively addressing the pervasive issue of clickbait. The crux of our research lies in generating appropriate spoilers, be it a phrase, an extended passage, or multiple, depending on the spoiler type required. Our methodology integrates two crucial techniques: a refined spoiler categorization method and a modified version of the Question Answering (QA) mechanism, incorporated within a multi-task learning paradigm for optimized spoiler extraction from context. Notably, we have included fine-tuning methods for models capable of handling longer sequences to accommodate the generation of extended spoilers. This research highlights the potential of sophisticated text processing techniques in tackling the omnipresent issue of clickbait, promising an enhanced user experience in the digital realm.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google