Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving Automatic Hate Speech Detection with Multiword Expression Features

論文の概要: Improving Automatic Hate Speech Detection with Multiword Expression Features

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00237v1
Date: Tue, 1 Jun 2021 05:30:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-02 14:26:14.897151
Title: Improving Automatic Hate Speech Detection with Multiword Expression Features
Title（参考訳）: 多単語表現機能によるヘイトスピーチ自動検出の改善
Authors: Nicolas Zampieri, Irina Illina and Dominique Fohr
Abstract要約: 自動ヘイトスピーチ検出(HSD)のための単語レベルの新しい特徴として,マルチワード表現(MWE)を提案する。 MWEは、慣用的で構成的な意味を持つ単語よりも大きい語彙単位である。実験の結果,MWE特徴を持つHSDシステムはマクロF1の点でベースラインシステムよりも有意に優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.22217348720745
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The task of automatically detecting hate speech in social media is gaining more and more attention. Given the enormous volume of content posted daily, human monitoring of hate speech is unfeasible. In this work, we propose new word-level features for automatic hate speech detection (HSD): multiword expressions (MWEs). MWEs are lexical units greater than a word that have idiomatic and compositional meanings. We propose to integrate MWE features in a deep neural network-based HSD framework. Our baseline HSD system relies on Universal Sentence Encoder (USE). To incorporate MWE features, we create a three-branch deep neural network: one branch for USE, one for MWE categories, and one for MWE embeddings. We conduct experiments on two hate speech tweet corpora with different MWE categories and with two types of MWE embeddings, word2vec and BERT. Our experiments demonstrate that the proposed HSD system with MWE features significantly outperforms the baseline system in terms of macro-F1.
Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアでヘイトスピーチを自動的に検出する作業は、ますます注目を集めている。毎日投稿される大量のコンテンツを考えると、ヘイトスピーチの人間の監視は不可能だ。本研究では,ヘイトスピーチ自動検出(hsd: multiword expressions, mwes)のための新しい単語レベル機能を提案する。 mwes は慣用的意味と構成的意味を持つ単語よりも大きい語彙単位である。我々は、深層ニューラルネットワークベースのHSDフレームワークにMWE機能を統合することを提案する。我々のベースライン HSD システムは Universal Sentence Encoder (USE) に依存している。 MWE機能を組み込むために、3分岐のディープニューラルネットワーク(USE用の1つのブランチ、MWEカテゴリ用の1つ、MWE埋め込みのための1つ)を作成します。我々は、異なるMWEカテゴリと2種類のMWE埋め込み、 word2vec と BERT を用いた2種類のヘイトスピーチツイートコーパスの実験を行った。実験の結果,MWE特徴を持つHSDシステムはマクロF1の点でベースラインシステムよりも有意に優れていた。

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