論文の概要: An Online Multilingual Hate speech Recognition System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11523v3
• Date: Tue, 22 Dec 2020 18:08:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 02:02:11.305166
• Title: An Online Multilingual Hate speech Recognition System
• Title（参考訳）: オンライン多言語ヘイト音声認識システム
• Authors: Neeraj Vashistha, Arkaitz Zubiaga, Shanky Sharma
• Abstract要約: 6つのデータセットを1つの同質なデータセットに組み合わせて分析し、3つのクラスに分類します。 ほぼリアルタイムで有効なメトリックでページを識別し、スコア付けするツールを作成し、フィードバックでモデルを再トレーニングします。 英語とヒンディー語という2つの言語モデル上での多言語モデルの競合性能を証明し、ほとんどの単言語モデルに匹敵するあるいは優れた性能をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.87667165678441
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The exponential increase in the use of the Internet and social media over the last two decades has changed human interaction. This has led to many positive outcomes, but at the same time it has brought risks and harms. While the volume of harmful content online, such as hate speech, is not manageable by humans, interest in the academic community to investigate automated means for hate speech detection has increased. In this study, we analyse six publicly available datasets by combining them into a single homogeneous dataset and classify them into three classes, abusive, hateful or neither. We create a baseline model and we improve model performance scores using various optimisation techniques. After attaining a competitive performance score, we create a tool which identifies and scores a page with effective metric in near-real time and uses the same as feedback to re-train our model. We prove the competitive performance of our multilingual model on two langauges, English and Hindi, leading to comparable or superior performance to most monolingual models.
• Abstract（参考訳）: 過去20年間のインターネットとソーシャルメディアの利用の指数関数的な増加は、人間のインタラクションを変えている。 これは多くのポジティブな結果をもたらしましたが、同時にリスクと害をもたらしました。 ネット上でのヘイトスピーチなどの有害なコンテンツの量は人間には管理できないが、ヘイトスピーチ検出の自動化手段を研究するための学術コミュニティへの関心が高まっている。 本研究では,6つのデータセットを1つの均質なデータセットに結合して,虐待的,憎悪的,無関係の3つのクラスに分類する。 ベースラインモデルを作成し、様々な最適化手法を用いてモデルパフォーマンススコアを改善する。 競争力のあるパフォーマンススコアを得た後、ほぼリアルタイムで有効なメトリックでページを識別・スコアするツールを作成し、モデルの再トレーニングにフィードバックとして使用します。 多言語モデルの競合性能を英語とヒンディー語で証明し、ほとんどの単言語モデルに匹敵するあるいは優れた性能をもたらす。

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