論文の概要: BEEP! Korean Corpus of Online News Comments for Toxic Speech Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12503v1
• Date: Tue, 26 May 2020 03:34:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 00:22:18.428403
• Title: BEEP! Korean Corpus of Online News Comments for Toxic Speech Detection
• Title（参考訳）: ビープ! 韓国における有毒音声検出のためのオンラインニュースコメントコーパス
• Authors: Jihyung Moon, Won Ik Cho, Junbum Lee
• Abstract要約: われわれはまず、韓国の有毒なスピーチを識別するために、手動でエンターテイメントニュースコメントをラベル付けした9.4Kを提示する。 どちらの側面も相関しているため、社会的偏見とヘイトスピーチについて注釈が付されている。 CharCNN, BiLSTM, BERT を用いてベンチマークを行い, BERT が全てのタスクにおいて最高スコアを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.90603670603335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Toxic comments in online platforms are an unavoidable social issue under the cloak of anonymity. Hate speech detection has been actively done for languages such as English, German, or Italian, where manually labeled corpus has been released. In this work, we first present 9.4K manually labeled entertainment news comments for identifying Korean toxic speech, collected from a widely used online news platform in Korea. The comments are annotated regarding social bias and hate speech since both aspects are correlated. The inter-annotator agreement Krippendorff's alpha score is 0.492 and 0.496, respectively. We provide benchmarks using CharCNN, BiLSTM, and BERT, where BERT achieves the highest score on all tasks. The models generally display better performance on bias identification, since the hate speech detection is a more subjective issue. Additionally, when BERT is trained with bias label for hate speech detection, the prediction score increases, implying that bias and hate are intertwined. We make our dataset publicly available and open competitions with the corpus and benchmarks.
• Abstract（参考訳）: オンラインプラットフォームにおける有害なコメントは、匿名性の下で避けられない社会問題である。 ヘイトスピーチ検出は、手動ラベル付きコーパスがリリースされた英語、ドイツ語、イタリア語などの言語で積極的に行われている。 本研究は,韓国で広く利用されているオンラインニュースプラットフォームから収集した,韓国の有害な言論を識別するために,手動で9.4Kのエンターテイメントニュースコメントを提示する。 社会バイアスとヘイトスピーチに関するコメントは、双方の側面が関連しているため、注釈付けされている。 krippendorffのアルファスコアは、それぞれ0.492と0.496である。 CharCNN, BiLSTM, BERT を用いてベンチマークを行い, BERT が全てのタスクにおいて最高スコアを達成している。 ヘイトスピーチの検出はより主観的な問題であるため、モデルは通常バイアス識別のパフォーマンスが向上する。 さらに、ヘイトスピーチ検出のためのバイアスラベルを用いてBERTをトレーニングすると、予測スコアが増加し、バイアスとヘイトが絡み合っていることを示す。 データセットを公開し、コーパスとベンチマークとの競争を開いています。

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