論文の概要: A Legal Approach to Hate Speech: Operationalizing the EU's Legal Framework against the Expression of Hatred as an NLP Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03422v3
• Date: Tue, 5 Oct 2021 16:46:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-15 23:58:04.945489
• Title: A Legal Approach to Hate Speech: Operationalizing the EU's Legal Framework against the Expression of Hatred as an NLP Task
• Title（参考訳）: ヘイトスピーチに対する法的アプローチ:NLPタスクとしてのヘイトレッド表現に対するEUの法的枠組みの運用
• Authors: Frederike Zufall, Marius Hamacher, Katharina Kloppenborg, Torsten Zesch
• Abstract要約: 本稿では,刑法に従属するか否かの判断を運用することで,音声検出を嫌う「法的アプローチ」を提案する。 法的な判断を一連の単純なサブ決定に分解することで、素人でさえ一貫して注釈を付けることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.248133901806859
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a 'legal approach' to hate speech detection by operationalization of the decision as to whether a post is subject to criminal law into an NLP task. Comparing existing regulatory regimes for hate speech, we base our investigation on the European Union's framework as it provides a widely applicable legal minimum standard. Accurately judging whether a post is punishable or not usually requires legal training. We show that, by breaking the legal assessment down into a series of simpler sub-decisions, even laypersons can annotate consistently. Based on a newly annotated dataset, our experiments show that directly learning an automated model of punishable content is challenging. However, learning the two sub-tasks of `target group' and `targeting conduct' instead of an end-to-end approach to punishability yields better results. Overall, our method also provides decisions that are more transparent than those of end-to-end models, which is a crucial point in legal decision-making.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,NLP課題に刑事法を課すか否かを判断し,その判断を運用することで音声検出を嫌う「法的アプローチ」を提案する。 我々は、ヘイトスピーチに関する既存の規制体制を比較し、euの枠組みを基礎とし、広く適用可能な法的最小基準を提供する。 ある役職が罰せられるか否かを正確に判断するには、通常法的訓練が必要である。 私たちは、法的評価を一連のより単純な下級判断に分解することで、平民でさえ一貫して注釈を付けることができることを示しています。 新たにアノテートされたデータセットに基づいて,罰可能なコンテンツの自動モデルを直接学習することは困難であることを示す。 しかし、「標的グループ」と「目標行動」の2つのサブタスクを学ぶことは、罰力に対するエンドツーエンドアプローチではなく、より良い結果をもたらす。 全体として、我々の手法は、法的な意思決定の重要なポイントであるエンドツーエンドモデルよりも透明性の高い決定を提供する。

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