論文の概要: HS-BAN: A Benchmark Dataset of Social Media Comments for Hate Speech Detection in Bangla

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01902v1
• Date: Fri, 3 Dec 2021 13:35:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-06 20:03:28.344380
• Title: HS-BAN: A Benchmark Dataset of Social Media Comments for Hate Speech Detection in Bangla
• Title（参考訳）: HS-BAN:バングラにおけるヘイトスピーチ検出のためのソーシャルメディアコメントのベンチマークデータセット
• Authors: Nauros Romim, Mosahed Ahmed, Md Saiful Islam, Arnab Sen Sharma, Hriteshwar Talukder, Mohammad Ruhul Amin
• Abstract要約: 本稿では,5万以上のラベル付きコメントからなる2進級ヘイトスピーチデータセットであるHS-BANを提案する。 本稿では,ヘイトスピーチ検出のためのベンチマークシステムを開発するために,従来の言語機能とニューラルネットワークに基づく手法について検討する。 我々のベンチマークでは、FastTextの非公式な単語埋め込みの上にBi-LSTMモデルがあり、86.78%のF1スコアを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.055204980188575
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present HS-BAN, a binary class hate speech (HS) dataset in Bangla language consisting of more than 50,000 labeled comments, including 40.17% hate and rest are non hate speech. While preparing the dataset a strict and detailed annotation guideline was followed to reduce human annotation bias. The HS dataset was also preprocessed linguistically to extract different types of slang currently people write using symbols, acronyms, or alternative spellings. These slang words were further categorized into traditional and non-traditional slang lists and included in the results of this paper. We explored traditional linguistic features and neural network-based methods to develop a benchmark system for hate speech detection for the Bangla language. Our experimental results show that existing word embedding models trained with informal texts perform better than those trained with formal text. Our benchmark shows that a Bi-LSTM model on top of the FastText informal word embedding achieved 86.78% F1-score. We will make the dataset available for public use.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,40.17%のヘイトスピーチを含む5万以上のラベル付きコメントからなる2進級ヘイトスピーチ(HS)データセットであるHS-BANを提案する。 データセットを準備している間、厳密で詳細なアノテーションガイドラインが続き、人間のアノテーションバイアスが軽減された。 HSデータセットは言語的に前処理され、現在人々がシンボル、頭字語、代替の綴りを使って書く様々な種類のスラングを抽出した。 これらのスラング語はさらに伝統的なスラングリストと非伝統的なスラングリストに分類され、本論文の結果に含まれる。 バングラ語におけるヘイトスピーチ検出のためのベンチマークシステムを開発するために,従来の言語特徴とニューラルネットワークに基づく手法を検討した。 実験の結果, 既存の単語埋め込みモデルでは, 形式的テキストで学習したモデルよりも性能が良いことがわかった。 我々のベンチマークでは、FastTextの非公式単語埋め込みの上にBi-LSTMモデルが86.78%のF1スコアを達成した。 データセットをパブリック使用用に公開します。

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