論文の概要: Detecting Offensive Language on Social Networks: An End-to-end Detection Method based on Graph Attention Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02123v1
• Date: Fri, 4 Mar 2022 03:57:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-07 22:44:58.776352
• Title: Detecting Offensive Language on Social Networks: An End-to-end Detection Method based on Graph Attention Networks
• Title（参考訳）: ソーシャルネットワーク上での攻撃的言語検出:グラフ注意ネットワークに基づくエンドツーエンド検出手法
• Authors: Zhenxiong Miao, Xingshu Chen, Haizhou Wang, Rui Tang, Zhou Yang, Wenyi Tang
• Abstract要約: 攻撃的言語検出(CT-OLD)のためのコミュニティ構造とテキスト特徴に基づくエンドツーエンド手法を提案する。 ユーザの特徴を表現するために,コミュニティ構造にユーザ意見を追加する。ユーザ意見は,ユーザ履歴行動情報によって表現され,テキスト情報によって表現されるものよりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.723697303436006
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The pervasiveness of offensive language on the social network has caused adverse effects on society, such as abusive behavior online. It is urgent to detect offensive language and curb its spread. Existing research shows that methods with community structure features effectively improve the performance of offensive language detection. However, the existing models deal with community structure independently, which seriously affects the effectiveness of detection models. In this paper, we propose an end-to-end method based on community structure and text features for offensive language detection (CT-OLD). Specifically, the community structure features are directly captured by the graph attention network layer, and the text embeddings are taken from the last hidden layer of BERT. Attention mechanisms and position encoding are used to fuse these features. Meanwhile, we add user opinion to the community structure for representing user features. The user opinion is represented by user historical behavior information, which outperforms that represented by text information. Besides the above point, the distribution of users and tweets is unbalanced in the popular datasets, which limits the generalization ability of the model. To address this issue, we construct and release a dataset with reasonable user distribution. Our method outperforms baselines with the F1 score of 89.94%. The results show that the end-to-end model effectively learns the potential information of community structure and text, and user historical behavior information is more suitable for user opinion representation.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルネットワーク上での攻撃的言語の普及は、虐待行動などの社会に悪影響を及ぼしている。 攻撃的な言語を検知し、その拡散を抑えることは急務である。 既存の研究によると、コミュニティ構造を持つ手法は攻撃的言語検出の性能を効果的に向上させる。 しかし、既存のモデルはコミュニティ構造を独立に扱うため、検出モデルの有効性に深刻な影響を及ぼす。 本稿では,攻撃的言語検出(CT-OLD)のためのコミュニティ構造とテキスト特徴に基づくエンドツーエンド手法を提案する。 具体的には、コミュニティ構造の特徴をグラフ注意ネットワーク層で直接キャプチャし、BERTの最後の隠蔽層からテキスト埋め込みを取り出す。 注意機構と位置符号化はこれらの特徴を融合するために使用される。 一方、ユーザの特徴を表現するために、コミュニティ構造にユーザ意見を追加する。 ユーザの意見は、ユーザの履歴行動情報で表現され、テキスト情報で表現される情報よりも優れています。 以上の点に加えて、ユーザとツイートの分布は一般的なデータセットでは不均衡であり、モデルの一般化能力を制限している。 この問題に対処するため、適切なユーザ分布を持つデータセットを構築し、リリースする。 F1スコア89.94%でベースラインを上回りました。 その結果, エンド・ツー・エンドのモデルでは, コミュニティ構造やテキストの潜在的な情報を効果的に学習し, ユーザの過去の行動情報は, ユーザの意見表現により適していることがわかった。

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