論文の概要: Selecting and combining complementary feature representations and classifiers for hate speech detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06721v1
• Date: Tue, 18 Jan 2022 03:46:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-19 13:44:10.693054
• Title: Selecting and combining complementary feature representations and classifiers for hate speech detection
• Title（参考訳）: ヘイトスピーチ検出のための相補的特徴表現と分類器の選択と組み合わせ
• Authors: Rafael M. O. Cruz and Woshington V. de Sousa and George D. C. Cavalcanti
• Abstract要約: ヘイトスピーチは、毎日発生する大量のデータのために、ソーシャルネットワークにおいて大きな問題である。 最近の研究は、憎しみのあるポストと単に皮肉や攻撃的な言語を区別するために必要なニュアンスを扱う機械学習(ML)の有用性を示している。 この研究は、複数の特徴抽出手法と異なる分類モデルの組み合わせが必要であると主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.745479230590518
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hate speech is a major issue in social networks due to the high volume of data generated daily. Recent works demonstrate the usefulness of machine learning (ML) in dealing with the nuances required to distinguish between hateful posts from just sarcasm or offensive language. Many ML solutions for hate speech detection have been proposed by either changing how features are extracted from the text or the classification algorithm employed. However, most works consider only one type of feature extraction and classification algorithm. This work argues that a combination of multiple feature extraction techniques and different classification models is needed. We propose a framework to analyze the relationship between multiple feature extraction and classification techniques to understand how they complement each other. The framework is used to select a subset of complementary techniques to compose a robust multiple classifiers system (MCS) for hate speech detection. The experimental study considering four hate speech classification datasets demonstrates that the proposed framework is a promising methodology for analyzing and designing high-performing MCS for this task. MCS system obtained using the proposed framework significantly outperforms the combination of all models and the homogeneous and heterogeneous selection heuristics, demonstrating the importance of having a proper selection scheme. Source code, figures, and dataset splits can be found in the GitHub repository: https://github.com/Menelau/Hate-Speech-MCS.
• Abstract（参考訳）: 毎日大量のデータが生成されるため、ソーシャルネットワークではヘイトスピーチが大きな問題となっている。 最近の研究は、憎しみのあるポストと単に皮肉や攻撃的な言語を区別するために必要なニュアンスを扱う機械学習(ML)の有用性を示している。 ヘイトスピーチ検出のための多くのMLソリューションは、テキストから特徴を抽出する方法や、採用した分類アルゴリズムを変更することによって提案されている。 しかし、ほとんどの研究は1種類の特徴抽出と分類アルゴリズムのみを考慮する。 この研究は、複数の特徴抽出技法と異なる分類モデルの組み合わせが必要であると主張している。 本稿では,複数の特徴抽出手法と分類手法の関係を分析し,それらの相互補完方法を理解する枠組みを提案する。 このフレームワークは、ヘイトスピーチ検出のための堅牢な多重分類器システム(MCS)を構成するための補完手法のサブセットを選択するために使用される。 4つのヘイト音声分類データセットを考慮した実験により,提案手法が高パフォーマンスmcsの分析と設計に有望な手法であることを実証した。 提案手法を用いて得られたmcsシステムは,全モデルと均質選択ヒューリスティックの組合せを著しく上回り,適切な選択スキームを持つことの重要性を示した。 ソースコード、図、データセットの分割はGitHubリポジトリで見ることができる。

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