論文の概要: Annotating for Hate Speech: The MaNeCo Corpus and Some Input from Critical Discourse Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06222v1
• Date: Fri, 14 Aug 2020 07:39:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-30 17:38:00.111424
• Title: Annotating for Hate Speech: The MaNeCo Corpus and Some Input from Critical Discourse Analysis
• Title（参考訳）: ヘイトスピーチの注釈:MaNeCoコーパスと批判的談話分析からの入力
• Authors: Stavros Assimakopoulos, Rebecca Vella Muskat, Lonneke van der Plas, Albert Gatt
• Abstract要約: 本稿では,Web 2.0コメンタリーのコーパスにおいて,ヘイトスピーチのアノテーションのための新しいスキームを提案する。 地中海の移民危機やマルタのLGBTIQ+問題に関するニュースに反応した投稿の批判的な分析に動機づけられている。 本稿では,二分詞+/-ヘイト音声分類に対してパイロットテストを行い,より高いアノテータ間合意が得られる多層アノテーション方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3008315224941978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel scheme for the annotation of hate speech in corpora of Web 2.0 commentary. The proposed scheme is motivated by the critical analysis of posts made in reaction to news reports on the Mediterranean migration crisis and LGBTIQ+ matters in Malta, which was conducted under the auspices of the EU-funded C.O.N.T.A.C.T. project. Based on the realization that hate speech is not a clear-cut category to begin with, appears to belong to a continuum of discriminatory discourse and is often realized through the use of indirect linguistic means, it is argued that annotation schemes for its detection should refrain from directly including the label 'hate speech,' as different annotators might have different thresholds as to what constitutes hate speech and what not. In view of this, we suggest a multi-layer annotation scheme, which is pilot-tested against a binary +/- hate speech classification and appears to yield higher inter-annotator agreement. Motivating the postulation of our scheme, we then present the MaNeCo corpus on which it will eventually be used; a substantial corpus of on-line newspaper comments spanning 10 years.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Web 2.0コメンタリーのコーパスにおけるヘイトスピーチアノテーションの新しい手法を提案する。 提案手法は、地中海の移民危機やマルタのLGBTIQ+問題に関するニュース報道に反応して行われたポストの批判的分析に動機づけられ、EUが出資したC.O.N.T.A.C.T.プロジェクトの後援のもとに実施された。 ヘイトスピーチはそもそも明確なカテゴリーではなく、差別的な言説の連続体に属しており、間接的な言語的手段を用いることでしばしば実現されるという認識に基づいて、その検出のためのアノテーションスキームは「ヘイトスピーチ」というラベルを直接含まないべきであると論じられている。 そこで本研究では,二分詞+/-ヘイト音声分類に対してパイロットテストを行い,より高いアノテータ間合意を導出する多層アノテーション方式を提案する。 提案手法の仮定を動機づけて,最終的に使用される予定のmanecoコーパス,すなわち10年間にわたるオンライン新聞コメントの実質的なコーパスを提示する。

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