論文の概要: HateXplain: A Benchmark Dataset for Explainable Hate Speech Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10289v1
• Date: Fri, 18 Dec 2020 15:12:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-01 18:23:22.941176
• Title: HateXplain: A Benchmark Dataset for Explainable Hate Speech Detection
• Title（参考訳）: hatexplain:ヘイトスピーチ検出のためのベンチマークデータセット
• Authors: Binny Mathew, Punyajoy Saha, Seid Muhie Yimam, Chris Biemann, Pawan Goyal, and Animesh Mukherjee
• Abstract要約: この問題の複数の側面をカバーする最初のベンチマークヘイトスピーチデータセットであるHateXplainを紹介した。 データセット内の各投稿は、3つの異なる視点からアノテートされます。 トレーニングに人間の合理性を利用するモデルは、目標とするコミュニティに対する意図しない偏見を減らすのに優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.05719607624675
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hate speech is a challenging issue plaguing the online social media. While better models for hate speech detection are continuously being developed, there is little research on the bias and interpretability aspects of hate speech. In this paper, we introduce HateXplain, the first benchmark hate speech dataset covering multiple aspects of the issue. Each post in our dataset is annotated from three different perspectives: the basic, commonly used 3-class classification (i.e., hate, offensive or normal), the target community (i.e., the community that has been the victim of hate speech/offensive speech in the post), and the rationales, i.e., the portions of the post on which their labelling decision (as hate, offensive or normal) is based. We utilize existing state-of-the-art models and observe that even models that perform very well in classification do not score high on explainability metrics like model plausibility and faithfulness. We also observe that models, which utilize the human rationales for training, perform better in reducing unintended bias towards target communities. We have made our code and dataset public at https://github.com/punyajoy/HateXplain
• Abstract（参考訳）: ヘイトスピーチは、オンラインソーシャルメディアを悩ませる難しい問題だ。 ヘイトスピーチ検出のためのより良いモデルが継続的に開発されているが、ヘイトスピーチのバイアスと解釈可能性に関する研究はほとんどない。 本稿では,この問題の複数の側面をカバーする最初のベンチマークヘイトスピーチデータセットであるHateXplainを紹介する。 私たちのデータセットの各投稿は、3つの異なる視点から注釈付けされている: 基本的、一般的に使用される3つのクラス分類(ヘイト、攻撃的または正常)、対象のコミュニティ(投稿におけるヘイトスピーチ/攻撃的スピーチの犠牲者であるコミュニティ)、および理論的、すなわち、ラベル付け決定(ヘイト、攻撃的または正常)がベースとなっているポストの一部である。 既存の最先端モデルを用いて,分類に非常に優れたモデルであっても,モデルの信頼性や忠実性といった説明可能性指標を高く評価できないことを観察した。 また,人間的根拠をトレーニングに活用したモデルが,対象コミュニティに対する意図しないバイアスの軽減に有効であることも観察した。 コードとデータセットをhttps://github.com/punyajoy/HateXplainで公開しました。

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