論文の概要: Identifying Offensive Expressions of Opinion in Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12227v2
• Date: Tue, 27 Apr 2021 09:49:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-28 11:35:49.269340
• Title: Identifying Offensive Expressions of Opinion in Context
• Title（参考訳）: 文脈における意見の不快表現の同定
• Authors: Francielle Alves Vargas, Isabelle Carvalho, Fabiana Rodrigues de G\'oes
• Abstract要約: 文脈における意見や感情を識別する主観的情報抽出システムは依然として課題である。 感情に基づくNLPタスクでは、文脈における全ての攻撃的または憎悪的な意見よりも、情報抽出のリソースが少ない。 この論文は、明示的で暗黙的に攻撃的で、意見の表現を誓う新しいクロス言語的および文脈的攻撃的語彙を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Classic information extraction techniques consist in building questions and answers about the facts. Indeed, it is still a challenge to subjective information extraction systems to identify opinions and feelings in context. In sentiment-based NLP tasks, there are few resources to information extraction, above all offensive or hateful opinions in context. To fill this important gap, this short paper provides a new cross-lingual and contextual offensive lexicon, which consists of explicit and implicit offensive and swearing expressions of opinion, which were annotated in two different classes: context dependent and context-independent offensive. In addition, we provide markers to identify hate speech. Annotation approach was evaluated at the expression-level and achieves high human inter-annotator agreement. The provided offensive lexicon is available in Portuguese and English languages.
• Abstract（参考訳）: 古典的な情報抽出技術は、事実に関する質問と回答を構築することで構成される。 実際、文脈における意見や感情を識別する主観的情報抽出システムは依然として課題である。 感情に基づくNLPタスクでは、文脈における全ての攻撃的または憎悪的な意見よりも、情報抽出のリソースが少ない。 この重要なギャップを埋めるために、本稿では、文脈依存と文脈非依存の2つのクラスで注釈付けされた、明示的で暗黙の攻撃的かつ誓約的な意見表現からなる、新たな言語的・文脈的攻撃的語彙を提供する。 また,ヘイトスピーチを識別するためのマーカーも提供する。 アノテーションを表現レベルで評価し,高い人間間アノテータ合意を達成した。 攻撃的辞書はポルトガル語と英語で提供されている。

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