論文の概要: Combining Textual Features for the Detection of Hateful and Offensive Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04803v1
• Date: Thu, 9 Dec 2021 09:50:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-10 13:49:45.820972
• Title: Combining Textual Features for the Detection of Hateful and Offensive Language
• Title（参考訳）: ヘイトフルおよび攻撃的言語検出のためのテキスト特徴の組み合わせ
• Authors: Sherzod Hakimov and Ralph Ewerth
• Abstract要約: ヘイトフルな投稿や攻撃的な投稿をTwitter上で検出するために、さまざまなテキスト機能を組み合わせて分析する。 ニューラルネットワークアーキテクチャにおける各ビルディングブロックの影響を理解するための詳細な実験評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.064332352040358
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The detection of offensive, hateful and profane language has become a critical challenge since many users in social networks are exposed to cyberbullying activities on a daily basis. In this paper, we present an analysis of combining different textual features for the detection of hateful or offensive posts on Twitter. We provide a detailed experimental evaluation to understand the impact of each building block in a neural network architecture. The proposed architecture is evaluated on the English Subtask 1A: Identifying Hate, offensive and profane content from the post datasets of HASOC-2021 dataset under the team name TIB-VA. We compared different variants of the contextual word embeddings combined with the character level embeddings and the encoding of collected hate terms.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルネットワークの多くのユーザーが毎日のサイバーいじめ活動に晒されているため、攻撃的で憎しみのある言葉の検出は重大な課題となっている。 本稿では,twitter上で嫌がらせや不快な投稿を検出するために,異なるテキストの特徴を組み合わせた分析を行う。 ニューラルネットワークアーキテクチャにおける各ビルディングブロックの影響を理解するために,詳細な実験評価を行う。 提案アーキテクチャは、英語のSubtask 1A: Identifying Hate, offensive and profane Content from the post datasets of HASOC-2021 dataset under the team name TIB-VA。 文脈的単語埋め込みの異なる変種と文字レベルの埋め込みと、収集されたヘイトワードの符号化を比較した。

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