論文の概要: Detecting Harmful Online Conversational Content towards LGBTQIA+ Individuals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10032v1
• Date: Wed, 15 Jun 2022 20:14:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-09 07:01:45.288315
• Title: Detecting Harmful Online Conversational Content towards LGBTQIA+ Individuals
• Title（参考訳）: LGBTQIA+個人に対する有害オンライン会話コンテンツの検出
• Authors: Jamell Dacon, Harry Shomer, Shaylynn Crum-Dacon, Jiliang Tang
• Abstract要約: この研究は現実世界のデータセットを導入し、有害なオンライン会話コンテンツの研究と理解を可能にします。 2つのベースライン機械学習モデルと、事前訓練された3つの大規模言語モデルを実装した。 以上の結果から,オンライン対LGBTQIA+会話コンテンツ検出タスクにおいて,大規模言語モデルが非常に有望な性能が得られることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.03410762695714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online discussions, panels, talk page edits, etc., often contain harmful conversational content i.e., hate speech, death threats and offensive language, especially towards certain demographic groups. For example, individuals who identify as members of the LGBTQIA+ community and/or BIPOC (Black, Indigenous, People of Color) are at higher risk for abuse and harassment online. In this work, we first introduce a real-world dataset that will enable us to study and understand harmful online conversational content. Then, we conduct several exploratory data analysis experiments to gain deeper insights from the dataset. We later describe our approach for detecting harmful online Anti-LGBTQIA+ conversational content, and finally, we implement two baseline machine learning models (i.e., Support Vector Machine and Logistic Regression), and fine-tune 3 pre-trained large language models (BERT, RoBERTa, and HateBERT). Our findings verify that large language models can achieve very promising performance on detecting online Anti-LGBTQIA+ conversational content detection tasks.
• Abstract（参考訳）: オンラインの議論、パネル、トークページ編集などには、しばしば有害な会話内容(ヘイトスピーチ、死の脅威、攻撃的言語など)が含まれている。 例えば、LGBTQIA+コミュニティおよび/またはBIPOC(Black, Indigenous, People of Color)のメンバーとして特定される個人は、オンラインで虐待やハラスメントのリスクが高い。 本稿ではまず,有害なオンライン会話コンテンツの研究と理解を可能にする実世界のデータセットについて紹介する。 次に,探索的データ解析実験を行い,データセットから深い知見を得る。 その後、有害な反LGBTQIA+会話コンテンツを検出するアプローチについて述べ、最後に2つのベースライン機械学習モデル(サポートベクタマシンとロジスティック回帰)と、事前訓練された大規模言語モデル(BERT、RoBERTa、HateBERT)を実装した。 以上の結果から,オンライン対LGBTQIA+会話コンテンツ検出タスクにおいて,大規模言語モデルが非常に有望な性能が得られることが確認された。

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