論文の概要: Improved two-stage hate speech classification for twitter based on Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04162v1
• Date: Wed, 8 Jun 2022 20:57:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-10 13:38:21.883051
• Title: Improved two-stage hate speech classification for twitter based on Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いたtwitterの2段階ヘイトスピーチ分類の改善
• Authors: Georgios K. Pitsilis
• Abstract要約: ヘイトスピーチ(Hate speech)は、虐待的な言葉の使用を含む、オンラインハラスメントの一種である。 この研究で提案するモデルは、LSTMニューラルネットワークアーキテクチャに基づく既存のアプローチの拡張である。 本研究は,16kツイートの公開コーパスで評価された2段階目の提案手法の性能比較を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hate speech is a form of online harassment that involves the use of abusive language, and it is commonly seen in social media posts. This sort of harassment mainly focuses on specific group characteristics such as religion, gender, ethnicity, etc and it has both societal and economic consequences nowadays. The automatic detection of abusive language in text postings has always been a difficult task, but it is lately receiving much interest from the scientific community. This paper addresses the important problem of discerning hateful content in social media. The model we propose in this work is an extension of an existing approach based on LSTM neural network architectures, which we appropriately enhanced and fine-tuned to detect certain forms of hatred language, such as racism or sexism, in a short text. The most significant enhancement is the conversion to a two-stage scheme consisting of Recurrent Neural Network (RNN) classifiers. The output of all One-vs-Rest (OvR) classifiers from the first stage are combined and used to train the second stage classifier, which finally determines the type of harassment. Our study includes a performance comparison of several proposed alternative methods for the second stage evaluated on a public corpus of 16k tweets, followed by a generalization study on another dataset. The reported results show the superior classification quality of the proposed scheme in the task of hate speech detection as compared to the current state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: ヘイトスピーチ(Hate speech)は、虐待的な言葉の使用を含むオンラインハラスメントの一種であり、ソーシャルメディアの投稿でよく見られる。 この種のハラスメントは主に宗教、性別、民族など特定のグループの特徴に焦点が当てられており、今日では社会的・経済的影響がある。 テキスト投稿における乱用言語の自動検出は、常に難しい作業であったが、近年は科学界から多くの関心を集めている。 本稿ではソーシャルメディアにおけるヘイトフルコンテンツを識別する重要な問題に対処する。 本研究で提案するモデルは、LSTMニューラルネットワークアーキテクチャに基づく既存のアプローチの拡張であり、人種差別や性差別といったある種の憎しみのある言語を、短いテキストで適切に拡張し、微調整して検出する。 最も重要な拡張は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)分類器からなる2段階スキームへの変換である。 第1段階からの全1-vs-Rest(OvR)分類器の出力を組み合わせて第2段階分類器を訓練し、最終的に嫌がらせの種類を決定する。 本研究は,16kツイートの公開コーパスで評価した第2段階に対するいくつかの代替手法の性能比較と,他のデータセットに対する一般化研究を含む。 報告した結果から,ヘイトスピーチ検出課題における提案手法の分類品質は,現在よりも優れていることがわかった。

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