論文の概要: Sexism detection: The first corpus in Algerian dialect with a code-switching in Arabic/ French and English

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01443v1
• Date: Sat, 3 Apr 2021 16:34:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-06 14:44:39.154945
• Title: Sexism detection: The first corpus in Algerian dialect with a code-switching in Arabic/ French and English
• Title（参考訳）: 性差別検出:アラビア語/フランス語と英語でコードスイッチングを施したアルジェ方言における最初のコーパス
• Authors: Imane Guellil and Ahsan Adeel and Faical Azouaou and Mohamed Boubred and Yousra Houichi and Akram Abdelhaq Moumna
• Abstract要約: 3種類のアノテーションを用いて新しいヘイトスピーチコーパス(arabic_fr_en)を開発した。 コーパス検証には、深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、長期記憶(LSTM)ネットワーク、双方向LSTM(Bi-directional LSTM)ネットワークを含む3つの異なる機械学習アルゴリズムが使用される。 シミュレーションの結果,不均衡コーパスのf1-scoreを最大86%達成したcnnモデルの最適性能が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3425341633647625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, an approach for hate speech detection against women in Arabic community on social media (e.g. Youtube) is proposed. In the literature, similar works have been presented for other languages such as English. However, to the best of our knowledge, not much work has been conducted in the Arabic language. A new hate speech corpus (Arabic\_fr\_en) is developed using three different annotators. For corpus validation, three different machine learning algorithms are used, including deep Convolutional Neural Network (CNN), long short-term memory (LSTM) network and Bi-directional LSTM (Bi-LSTM) network. Simulation results demonstrate the best performance of the CNN model, which achieved F1-score up to 86\% for the unbalanced corpus as compared to LSTM and Bi-LSTM.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ソーシャルメディア上でのアラビア語コミュニティの女性に対するヘイトスピーチ検出手法について述べる。 Youtube)が提案されている。 文学では、英語など他の言語にも同様の作品が提示されている。 しかし、我々の知る限り、アラビア語での作業はあまり行われていない。 3種類のアノテーションを用いて新しいヘイトスピーチコーパス(アラビア語\_fr\_en)を開発する。 コーパス検証には、深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、長期記憶(LSTM)ネットワーク、双方向LSTM(Bi-directional LSTM)ネットワークを含む3つの異なる機械学習アルゴリズムが使用される。 シミュレーションの結果, LSTM や Bi-LSTM と比較してF1スコアを最大 86% まで達成した CNN モデルでは, 最高の性能を示した。

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