論文の概要: Deep Learning for Hate Speech Detection: A Comparative Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09517v1
- Date: Sat, 19 Feb 2022 03:48:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-22 15:15:39.259382
- Title: Deep Learning for Hate Speech Detection: A Comparative Study
- Title(参考訳): ヘイトスピーチ検出のための深層学習 : 比較検討
- Authors: Jitendra Singh Malik, Guansong Pang, Anton van den Hengel
- Abstract要約: ここでは, ディープ・ヘイト・音声検出法と浅いヘイト・音声検出法を大規模に比較した。
私たちの目標は、この地域の進歩を照らし、現在の最先端の強みと弱点を特定することです。
そこで我々は,ヘイトスピーチ検出の実践的利用に関するガイダンスの提供,最先端の定量化,今後の研究方向の特定を目的としている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 55.89299508786084
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automated hate speech detection is an important tool in combating the spread
of hate speech, particularly in social media. Numerous methods have been
developed for the task, including a recent proliferation of deep-learning based
approaches. A variety of datasets have also been developed, exemplifying
various manifestations of the hate-speech detection problem. We present here a
large-scale empirical comparison of deep and shallow hate-speech detection
methods, mediated through the three most commonly used datasets. Our goal is to
illuminate progress in the area, and identify strengths and weaknesses in the
current state-of-the-art. We particularly focus our analysis on measures of
practical performance, including detection accuracy, computational efficiency,
capability in using pre-trained models, and domain generalization. In doing so
we aim to provide guidance as to the use of hate-speech detection in practice,
quantify the state-of-the-art, and identify future research directions. Code
and dataset are available at
https://github.com/jmjmalik22/Hate-Speech-Detection.
- Abstract(参考訳): ヘイトスピーチの自動検出は、特にソーシャルメディアにおいてヘイトスピーチの拡散と戦う重要なツールである。
このタスクには、近年のディープラーニングベースのアプローチの普及など、多くの方法が開発されている。
さまざまなデータセットも開発され、ヘイトスピーチ検出問題の様々な顕在化を実証している。
本稿では,最も一般的に使用される3つのデータセットを媒介とする,深層および浅層ヘイトスピーチ検出手法の大規模実証比較を行った。
私たちの目標は、この分野の進歩を照らし、現在の最先端の強みと弱みを特定することです。
特に,検出精度,計算効率,事前学習モデルの使用能力,領域一般化など,実用的な性能の測定に焦点をあてる。
そこで我々は,ヘイトスピーチ検出の実践的利用に関するガイダンスの提供,最先端の定量化,今後の研究方向の特定を目的としている。
コードとデータセットはhttps://github.com/jmjmalik22/hate-speech-detectionで入手できる。
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