論文の概要: Detection of Hate Speech using BERT and Hate Speech Word Embedding with Deep Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01515v1
• Date: Tue, 2 Nov 2021 11:42:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-03 14:11:48.516862
• Title: Detection of Hate Speech using BERT and Hate Speech Word Embedding with Deep Model
• Title（参考訳）: 深部モデルを用いたBERTとヘイトスピーチ単語を用いたヘイトスピーチの検出
• Authors: Hind Saleh, Areej Alhothali, Kawthar Moria
• Abstract要約: 本稿では,双方向LSTMに基づくディープモデルにドメイン固有の単語を埋め込み,ヘイトスピーチを自動的に検出・分類する可能性について検討する。 実験の結果、Bidirectional LSTMベースのディープモデルによるドメイン固有単語の埋め込みは93%のf1スコアを獲得し、BERTは96%のf1スコアを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5801044612920815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The enormous amount of data being generated on the web and social media has increased the demand for detecting online hate speech. Detecting hate speech will reduce their negative impact and influence on others. A lot of effort in the Natural Language Processing (NLP) domain aimed to detect hate speech in general or detect specific hate speech such as religion, race, gender, or sexual orientation. Hate communities tend to use abbreviations, intentional spelling mistakes, and coded words in their communication to evade detection, adding more challenges to hate speech detection tasks. Thus, word representation will play an increasingly pivotal role in detecting hate speech. This paper investigates the feasibility of leveraging domain-specific word embedding in Bidirectional LSTM based deep model to automatically detect/classify hate speech. Furthermore, we investigate the use of the transfer learning language model (BERT) on hate speech problem as a binary classification task. The experiments showed that domainspecific word embedding with the Bidirectional LSTM based deep model achieved a 93% f1-score while BERT achieved up to 96% f1-score on a combined balanced dataset from available hate speech datasets.
• Abstract（参考訳）: ウェブやソーシャルメディアで大量のデータが生成され、オンラインヘイトスピーチ検出の需要が高まっている。 ヘイトスピーチの検出は、そのネガティブな影響と他人への影響を減少させる。 自然言語処理(NLP)分野における多くの取り組みは、一般的にヘイトスピーチを検出したり、宗教、人種、性別、性的指向といった特定のヘイトスピーチを検出することを目的としている。 ヘイト・コミュニティは、誤字、意図的な綴りミス、コード化された単語をコミュニケーションに用いて検出を回避し、音声検出タスクを嫌う問題を増やす傾向にある。 したがって、言葉表現はヘイトスピーチの検出において、ますます重要な役割を果たす。 本稿では,双方向LSTMに基づくディープモデルにドメイン固有の単語を埋め込み,ヘイトスピーチを自動的に検出・分類する可能性について検討する。 さらに,ヘイトスピーチ問題に対する伝達学習言語モデル (BERT) の使用を二項分類タスクとして検討した。 実験により、双方向lstmベースのディープモデルによるドメイン固有単語埋め込みは93%のf1-scoreを達成し、bertは利用可能なヘイトスピーチデータセットから合計96%のf1-scoreを達成した。

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