論文の概要: Towards generalisable hate speech detection: a review on obstacles and solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08886v1
• Date: Wed, 17 Feb 2021 17:27:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 14:37:45.198406
• Title: Towards generalisable hate speech detection: a review on obstacles and solutions
• Title（参考訳）: 一般的なヘイトスピーチ検出に向けて : 障害と解決策のレビュー
• Authors: Wenjie Yin, Arkaitz Zubiaga
• Abstract要約: 本稿では,既存のヘイトスピーチ検出モデルの一般化について概説する。 主な障害に対処する既存の試みを要約し、ヘイトスピーチ検出における一般化を改善するための今後の研究の方向性を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.531659195805749
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hate speech is one type of harmful online content which directly attacks or promotes hate towards a group or an individual member based on their actual or perceived aspects of identity, such as ethnicity, religion, and sexual orientation. With online hate speech on the rise, its automatic detection as a natural language processing task is gaining increasing interest. However, it is only recently that it has been shown that existing models generalise poorly to unseen data. This survey paper attempts to summarise how generalisable existing hate speech detection models are, reason why hate speech models struggle to generalise, sums up existing attempts at addressing the main obstacles, and then proposes directions of future research to improve generalisation in hate speech detection.
• Abstract（参考訳）: ヘイトスピーチ(英語: Hate speech)とは、民族、宗教、性的指向などのアイデンティティの実際のまたは認識された側面に基づいて、グループや個人に対して憎悪を直接攻撃または促進する有害なオンラインコンテンツの一種である。 オンラインヘイトスピーチの増加に伴い、自然言語処理タスクとしての自動検出が注目を集めている。 しかし、最近になって、既存のモデルが見当たらないデータに対して不十分に一般化していることが判明した。 本稿では,既存のヘイトスピーチ検出モデルがいかに一般化可能か,ヘイトスピーチモデルが一般化に苦しむ理由を要約し,主な障害に対処するための既存の試みを要約するとともに,ヘイトスピーチ検出の一般化を改善するための今後の研究の方向性を提案する。

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