論文の概要: Anti-Asian Hate Speech Detection via Data Augmented Semantic Relation Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07010v1
• Date: Thu, 14 Apr 2022 15:03:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-15 17:09:07.129714
• Title: Anti-Asian Hate Speech Detection via Data Augmented Semantic Relation Inference
• Title（参考訳）: データ拡張意味関係推論による反asianヘイトスピーチ検出
• Authors: Jiaxuan Li and Yue Ning
• Abstract要約: 本稿では,自然言語推論フレームワークにおけるヘイトスピーチ検出を強化するために,感情ハッシュタグを活用する新しい手法を提案する。 我々は,(1)オンライン投稿と感情ハッシュタグ間の意味的関係推論,(2)これらの投稿に対する感情分類の2つのタスクを同時に実行する新しいフレームワークSRICを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.885207279350052
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the spreading of hate speech on social media in recent years, automatic detection of hate speech is becoming a crucial task and has attracted attention from various communities. This task aims to recognize online posts (e.g., tweets) that contain hateful information. The peculiarities of languages in social media, such as short and poorly written content, lead to the difficulty of learning semantics and capturing discriminative features of hate speech. Previous studies have utilized additional useful resources, such as sentiment hashtags, to improve the performance of hate speech detection. Hashtags are added as input features serving either as sentiment-lexicons or extra context information. However, our close investigation shows that directly leveraging these features without considering their context may introduce noise to classifiers. In this paper, we propose a novel approach to leverage sentiment hashtags to enhance hate speech detection in a natural language inference framework. We design a novel framework SRIC that simultaneously performs two tasks: (1) semantic relation inference between online posts and sentiment hashtags, and (2) sentiment classification on these posts. The semantic relation inference aims to encourage the model to encode sentiment-indicative information into representations of online posts. We conduct extensive experiments on two real-world datasets and demonstrate the effectiveness of our proposed framework compared with state-of-the-art representation learning models.
• Abstract（参考訳）: 近年,ソーシャルメディア上でのヘイトスピーチの普及に伴い,ヘイトスピーチの自動検出が重要な課題となり,様々なコミュニティから注目を集めている。 このタスクは、嫌がらせのある情報を含むオンライン投稿(例えばツイート)を認識することを目的としている。 短文や短文などのソーシャルメディアにおける言語の特異性は、意味論を学習し、ヘイトスピーチの識別的特徴を捉えることの難しさに繋がる。 これまでの研究では、感情のハッシュタグなどの有用なリソースを使用して、ヘイトスピーチ検出のパフォーマンスを改善してきた。 ハッシュタグは感情レキシコンや追加のコンテキスト情報として機能する入力機能として追加される。 しかし,これらの特徴を文脈を考慮せずに直接活用することは,分類器にノイズをもたらす可能性がある。 本稿では,自然言語推論フレームワークにおけるヘイトスピーチ検出を強化するために,感情ハッシュタグを活用する新しい手法を提案する。 我々は,(1)オンライン投稿と感情ハッシュタグ間の意味関係推論,(2)投稿に対する感情分類,の2つのタスクを同時に行う新しいフレームワークsricを設計した。 意味関係推論は、感情を表わす情報をオンライン投稿の表現にエンコードすることをモデルに促すことを目的としている。 実世界の2つのデータセットについて広範な実験を行い、提案フレームワークの有効性を最先端の表現学習モデルと比較した。

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