論文の概要: Latent Hatred: A Benchmark for Understanding Implicit Hate Speech
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05322v1
- Date: Sat, 11 Sep 2021 16:52:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-17 09:35:41.192900
- Title: Latent Hatred: A Benchmark for Understanding Implicit Hate Speech
- Title(参考訳): Latent Hatred: 意図しないヘイトスピーチを理解するためのベンチマーク
- Authors: Mai ElSherief, Caleb Ziems, David Muchlinski, Vaishnavi Anupindi,
Jordyn Seybolt, Munmun De Choudhury, Diyi Yang
- Abstract要約: この研究は、暗黙のヘイトスピーチの理論的に正当化された分類法と、各メッセージにきめ細かいラベルを付けたベンチマークコーパスを導入している。
本稿では、同時代のベースラインを用いて、暗黙のヘイトスピーチを検出し、説明するためにデータセットを体系的に分析する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.420275418616242
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hate speech has grown significantly on social media, causing serious
consequences for victims of all demographics. Despite much attention being paid
to characterize and detect discriminatory speech, most work has focused on
explicit or overt hate speech, failing to address a more pervasive form based
on coded or indirect language. To fill this gap, this work introduces a
theoretically-justified taxonomy of implicit hate speech and a benchmark corpus
with fine-grained labels for each message and its implication. We present
systematic analyses of our dataset using contemporary baselines to detect and
explain implicit hate speech, and we discuss key features that challenge
existing models. This dataset will continue to serve as a useful benchmark for
understanding this multifaceted issue.
- Abstract(参考訳): ヘイトスピーチはソーシャルメディア上で大きく成長し、全人口の犠牲者に深刻な影響をもたらした。
差別的スピーチを特徴づけ、検出するために多くの注意が払われているが、ほとんどの研究は明示的あるいは過度なヘイトスピーチに焦点を当てており、コード化された言語や間接的な言語に基づくより広範に表現できない。
このギャップを埋めるため、本研究では、暗黙のヘイトスピーチの理論的に正当化された分類法と、各メッセージに対するきめ細かいラベルを含むベンチマークコーパスとその含意を導入する。
我々は,現代のベースラインを用いて,暗黙のヘイトスピーチを検出・説明するために,データセットの系統的分析を行い,既存のモデルに挑戦する重要な特徴について議論する。
このデータセットは、この多面的な問題を理解するための有用なベンチマークとして引き続き機能する。
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