論文の概要: Highly Generalizable Models for Multilingual Hate Speech Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11294v1
• Date: Thu, 27 Jan 2022 03:09:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-29 00:43:19.659921
• Title: Highly Generalizable Models for Multilingual Hate Speech Detection
• Title（参考訳）: 多言語ヘイトスピーチ検出のための高一般化モデル
• Authors: Neha Deshpande, Nicholas Farris, and Vidhur Kumar
• Abstract要約: ヘイトスピーチ検出は過去10年で重要な研究課題となっている。 我々は11言語からなるデータセットをコンパイルし、組み合わせたデータとバイナリラベル(ヘイトスピーチかヘイトスピーチでないか)を解析することで、異なる解決を行う。 多言語-トレイン型モノリンガルテスト,モノリンガルトレイン型モノリンガルテスト,言語-家族型モノリンガルテストのシナリオである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hate speech detection has become an important research topic within the past decade. More private corporations are needing to regulate user generated content on different platforms across the globe. In this paper, we introduce a study of multilingual hate speech classification. We compile a dataset of 11 languages and resolve different taxonomies by analyzing the combined data with binary labels: hate speech or not hate speech. Defining hate speech in a single way across different languages and datasets may erase cultural nuances to the definition, therefore, we utilize language agnostic embeddings provided by LASER and MUSE in order to develop models that can use a generalized definition of hate speech across datasets. Furthermore, we evaluate prior state of the art methodologies for hate speech detection under our expanded dataset. We conduct three types of experiments for a binary hate speech classification task: Multilingual-Train Monolingual-Test, MonolingualTrain Monolingual-Test and Language-Family-Train Monolingual Test scenarios to see if performance increases for each language due to learning more from other language data.
• Abstract（参考訳）: ヘイトスピーチ検出は過去10年で重要な研究課題となっている。 多くの民間企業が、世界中の異なるプラットフォーム上でユーザー生成コンテンツを規制する必要がある。 本稿では,多言語ヘイトスピーチの分類について検討する。 11の言語からなるデータセットをコンパイルし,バイナリラベルと組み合わせたデータを解析することで,異なる分類法を解決した。 異なる言語やデータセットにまたがってヘイトスピーチを単一の方法で定義することは、その定義に対する文化的ニュアンスを消去する可能性があるため、RAERやMUSEが提供する言語に依存しない埋め込みを利用して、データセット全体にわたるヘイトスピーチの一般的な定義を利用できるモデルを開発する。 さらに,この拡張データセットにおいて,ヘイトスピーチ検出のための技術手法の事前評価を行った。 マルチリンガル・トレイン・モノリンガル・テスト、モノリンガル・トレイン・モノリンガル・テスト、言語・ファミリー・トレイン・モノリンガル・テストの3つのシナリオを用いて、他の言語データから学習することで、各言語のパフォーマンスが向上するかどうかを確認する。

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