論文の概要: Leveraging cross-platform data to improve automated hate speech detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04895v1
• Date: Tue, 9 Feb 2021 15:52:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-10 15:05:09.999314
• Title: Leveraging cross-platform data to improve automated hate speech detection
• Title（参考訳）: プラットフォーム間データの活用によるヘイトスピーチの自動検出
• Authors: John D Gallacher
• Abstract要約: ヘイトスピーチ検出のための既存のアプローチは、単一のソーシャルメディアプラットフォームを独立して重視している。 本稿では,異なるプラットフォームからの複数のデータセットと分類モデルを活用するヘイトスピーチを検出するための,クロスプラットフォームアプローチを提案する。 このアプローチが既存のモデルより優れていることを実証し、新しいソーシャルメディアプラットフォームからのメッセージでテストすると、優れたパフォーマンスが得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Hate speech is increasingly prevalent online, and its negative outcomes include increased prejudice, extremism, and even offline hate crime. Automatic detection of online hate speech can help us to better understand these impacts. However, while the field has recently progressed through advances in natural language processing, challenges still remain. In particular, most existing approaches for hate speech detection focus on a single social media platform in isolation. This limits both the use of these models and their validity, as the nature of language varies from platform to platform. Here we propose a new cross-platform approach to detect hate speech which leverages multiple datasets and classification models from different platforms and trains a superlearner that can combine existing and novel training data to improve detection and increase model applicability. We demonstrate how this approach outperforms existing models, and achieves good performance when tested on messages from novel social media platforms not included in the original training data.
• Abstract（参考訳）: ヘイトスピーチはますますオンライン上で広まりつつあり、偏見、過激主義、さらにはオフラインヘイトクライムにまでネガティブな結果をもたらしている。 オンラインヘイトスピーチの自動検出は、これらの影響をよりよく理解するのに役立ちます。 しかし、自然言語処理の進歩によってこの分野は最近進歩しましたが、課題はまだ残っています。 特に、既存のヘイトスピーチ検出のアプローチのほとんどは、独立した単一のソーシャルメディアプラットフォームに焦点を当てている。 これは、言語の性質がプラットフォームによって異なるため、これらのモデルの使用と妥当性の両方を制限する。 本稿では,異なるプラットフォームから複数のデータセットと分類モデルを活用したヘイトスピーチ検出のための新たなクロスプラットフォームアプローチを提案し,既存のトレーニングデータと新たなトレーニングデータを組み合わせることで,検出とモデル適用性の向上を実現するスーパーリアナーをトレーニングする。 従来のトレーニングデータに含まれていない新しいソーシャルメディアプラットフォームからのメッセージでテストした場合、このアプローチが既存のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮することを実証します。

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