論文の概要: Trawling for Trolling: A Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00525v1
- Date: Sun, 2 Aug 2020 17:23:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-07 08:37:40.545267
- Title: Trawling for Trolling: A Dataset
- Title（参考訳）: トロールのためのトロール:データセット
- Authors: Hitkul, Karmanya Aggarwal, Pakhi Bamdev, Debanjan Mahata, Rajiv Ratn
Shah and Ponnurangam Kumaraguru
- Abstract要約: 攻撃的コンテンツのサブカテゴリとしてトロリングをモデル化するデータセットを提案する。
データセットには12,490のサンプルがあり、5つのクラスに分かれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.1778095945542
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The ability to accurately detect and filter offensive content automatically
is important to ensure a rich and diverse digital discourse. Trolling is a type
of hurtful or offensive content that is prevalent in social media, but is
underrepresented in datasets for offensive content detection. In this work, we
present a dataset that models trolling as a subcategory of offensive content.
The dataset was created by collecting samples from well-known datasets and
reannotating them along precise definitions of different categories of
offensive content. The dataset has 12,490 samples, split across 5 classes;
Normal, Profanity, Trolling, Derogatory and Hate Speech. It encompasses content
from Twitter, Reddit and Wikipedia Talk Pages. Models trained on our dataset
show appreciable performance without any significant hyperparameter tuning and
can potentially learn meaningful linguistic information effectively. We find
that these models are sensitive to data ablation which suggests that the
dataset is largely devoid of spurious statistical artefacts that could
otherwise distract and confuse classification models.
- Abstract（参考訳）: 攻撃的コンテンツを自動的に検出し、フィルタリングする能力は、リッチで多様なデジタル会話を確実にするために重要である。
トロール(英: trolling)は、ソーシャルメディアで広く使われている、有害または不快なコンテンツの一種であるが、攻撃的コンテンツ検出のためのデータセットでは過小評価されている。
本稿では,攻撃的コンテンツのサブカテゴリとしてトロールをモデル化するデータセットを提案する。
データセットは、よく知られたデータセットからサンプルを収集し、攻撃的コンテンツのさまざまなカテゴリの正確な定義に沿って再注釈することで作成された。
データセットには12,490のサンプルがあり、5つのクラスに分かれている。
Twitter、Reddit、Wikipedia Talk Pagesのコンテンツを含む。
データセットでトレーニングされたモデルは、重要なハイパーパラメータチューニングを伴わずに良好なパフォーマンスを示し、意味のある言語情報を効果的に学習することができる。
これらのモデルはデータアブレーションに敏感であり、データセットには散発的な統計的アーティファクトがほとんどなく、それ以外は分類モデルを混乱させ混乱させる可能性があることを示唆している。
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