論文の概要: A systematic review of Hate Speech automatic detection using Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00742v1
• Date: Sat, 22 May 2021 21:48:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-06 09:51:58.410403
• Title: A systematic review of Hate Speech automatic detection using Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 自然言語処理を用いたヘイト音声自動検出の体系的検討
• Authors: Md Saroar Jahan, Mourad Oussalah
• Abstract要約: 本稿では,自然言語処理とディープラーニング技術に焦点をあて,本分野の文献を体系的にレビューする。 既存の調査、限界、今後の研究の方向性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45687771576879593
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the multiplication of social media platforms, which offer anonymity, easy access and online community formation, and online debate, the issue of hate speech detection and tracking becomes a growing challenge to society, individual, policy-makers and researchers. Despite efforts for leveraging automatic techniques for automatic detection and monitoring, their performances are still far from satisfactory, which constantly calls for future research on the issue. This paper provides a systematic review of literature in this field, with a focus on natural language processing and deep learning technologies, highlighting the terminology, processing pipeline, core methods employed, with a focal point on deep learning architecture. From a methodological perspective, we adopt PRISMA guideline of systematic review of the last 10 years literature from ACM Digital Library and Google Scholar. In the sequel, existing surveys, limitations, and future research directions are extensively discussed.
• Abstract（参考訳）: 匿名性、アクセス容易性、オンラインコミュニティ形成、オンラインの議論などのソーシャルメディアプラットフォームの普及により、ヘイトスピーチの検出と追跡の問題は、社会、個人、政策立案者、研究者にとってますます困難になっている。 自動検出と監視に自動技術を活用する努力にもかかわらず、その性能は依然として満足のいくものではない。 本稿では,自然言語処理とディープラーニング技術に焦点をあて,用語,処理パイプライン,コアメソッド,ディープラーニングアーキテクチャに焦点をあてて,本分野の文献を体系的にレビューする。 方法論的な観点からは,acmデジタルライブラリーとgoogle scholarによる過去10年間の文献体系的レビューのprismaガイドラインを採用する。 続編では、既存の調査、限界、今後の研究方向性が広く議論されている。

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