Improving Harmful Text Detection with Joint Retrieval and External Knowledge

📄 arXiv: 2504.02310v1 📥 PDF

作者: Zidong Yu, Shuo Wang, Nan Jiang, Weiqiang Huang, Xu Han, Junliang Du

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-03

💡 一句话要点

提出联合检索框架，融合知识图谱与预训练模型，提升有害文本检测性能。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 有害文本检测 知识图谱 预训练语言模型 联合检索 内容审核

📋 核心要点

  1. 现有有害文本检测模型在捕捉细微有害内容方面存在局限性，尤其是在低资源和多语言环境下。
  2. 论文提出联合检索框架，融合预训练语言模型和知识图谱，利用外部上下文信息提升检测性能。
  3. 实验表明，该方法在低资源和多语言环境下显著优于单模型基线，有效提升了有害文本检测的准确性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

有害文本检测已成为大型语言模型开发和部署中的关键任务，尤其是在AI生成内容持续扩展的背景下。本研究提出了一种联合检索框架，该框架将预训练语言模型与知识图谱相结合，以提高有害文本检测的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该联合检索方法显著优于单模型基线，尤其是在低资源训练场景和多语言环境中。该方法通过利用外部上下文信息有效地捕捉细微的有害内容，解决了传统检测模型的局限性。未来的研究应侧重于优化计算效率、增强模型可解释性以及扩展多模态检测能力，以更好地应对不断演变的有害内容模式。这项工作有助于推动AI安全，确保更值得信赖和可靠的内容审核系统。

🔬 方法详解

问题定义：有害文本检测旨在识别和过滤互联网上的有害信息，例如仇恨言论、网络欺凌等。现有方法，特别是基于单模型的检测方法，难以捕捉到细微的、依赖上下文的有害内容，并且在低资源和多语言环境下表现不佳。这些方法缺乏对外部知识的有效利用，导致泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是利用知识图谱提供外部上下文信息，增强模型对有害文本的理解能力。通过联合检索，模型可以同时从文本和知识图谱中获取相关信息，从而更准确地判断文本是否具有危害性。这种方法旨在弥补单模型在处理复杂和细微有害内容时的不足。

技术框架：该联合检索框架包含以下主要模块：1) 文本编码器：使用预训练语言模型（如BERT）对输入文本进行编码，提取文本特征。2) 知识图谱检索器：根据文本特征，从知识图谱中检索相关的实体和关系。3) 联合表示学习：将文本特征和知识图谱信息进行融合，学习联合表示。4) 分类器：基于联合表示，判断文本是否具有危害性。整个流程首先对输入文本进行编码，然后利用编码后的向量在知识图谱中进行检索，最后将检索到的知识信息与文本信息融合，进行有害性判断。

关键创新：最重要的技术创新点在于联合检索机制，它将文本信息和知识图谱信息有机结合，使得模型能够利用外部知识来辅助有害文本检测。与传统的单模型方法相比，该方法能够更好地捕捉细微的、依赖上下文的有害内容，并且在低资源和多语言环境下具有更好的泛化能力。

关键设计：具体的关键设计包括：1) 知识图谱的选择和构建：选择合适的知识图谱，并根据任务需求进行定制化构建。2) 检索算法的设计：设计高效的检索算法，快速准确地从知识图谱中检索相关信息。3) 联合表示学习方法：设计有效的联合表示学习方法，将文本特征和知识图谱信息进行融合。4) 损失函数的设计：设计合适的损失函数，优化模型的训练过程。具体的参数设置和网络结构细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

📊 实验亮点

实验结果表明，该联合检索方法在有害文本检测任务中显著优于单模型基线。尤其是在低资源训练场景和多语言环境中，该方法表现出更强的鲁棒性和泛化能力。具体的性能提升数据（例如F1值、准确率等）以及对比的基线模型需要在论文中查找（未知）。该方法能够有效捕捉细微的有害内容，解决了传统检测模型的局限性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于内容审核、社交媒体监控、在线论坛管理等领域，有助于构建更安全、更健康的互联网环境。通过提升有害文本检测的准确性和鲁棒性，可以有效减少有害信息的传播，保护用户免受网络欺凌、仇恨言论等不良内容的影响。未来，该技术有望应用于智能客服、舆情分析等领域，实现更智能化的内容管理。

📄 摘要（原文）

Harmful text detection has become a crucial task in the development and deployment of large language models, especially as AI-generated content continues to expand across digital platforms. This study proposes a joint retrieval framework that integrates pre-trained language models with knowledge graphs to improve the accuracy and robustness of harmful text detection. Experimental results demonstrate that the joint retrieval approach significantly outperforms single-model baselines, particularly in low-resource training scenarios and multilingual environments. The proposed method effectively captures nuanced harmful content by leveraging external contextual information, addressing the limitations of traditional detection models. Future research should focus on optimizing computational efficiency, enhancing model interpretability, and expanding multimodal detection capabilities to better tackle evolving harmful content patterns. This work contributes to the advancement of AI safety, ensuring more trustworthy and reliable content moderation systems.