論文の概要: Generalizing Hate Speech Detection Using Multi-Task Learning: A Case Study of Political Public Figures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10598v2
• Date: Fri, 04 Apr 2025 05:08:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:46:39.696122
• Title: Generalizing Hate Speech Detection Using Multi-Task Learning: A Case Study of Political Public Figures
• Title（参考訳）: マルチタスク学習によるヘイトスピーチ検出の一般化 : 政治的パブリックフィギュアを事例として
• Authors: Lanqin Yuan, Marian-Andrei Rizoiu,
• Abstract要約: 本研究では,複数のヘイトスピーチデータセットを同時に学習するマルチタスク学習パイプラインを提案する。 列車-テスト分割における一般化誤差を調べる際には強い結果が得られ、これまで見つからなかったデータセットの予測では大幅に改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.825159708387601
• License:
• Abstract: Automatic identification of hateful and abusive content is vital in combating the spread of harmful online content and its damaging effects. Most existing works evaluate models by examining the generalization error on train-test splits on hate speech datasets. These datasets often differ in their definitions and labeling criteria, leading to poor generalization performance when predicting across new domains and datasets. This work proposes a new Multi-task Learning (MTL) pipeline that trains simultaneously across multiple hate speech datasets to construct a more encompassing classification model. Using a dataset-level leave-one-out evaluation (designating a dataset for testing and jointly training on all others), we trial the MTL detection on new, previously unseen datasets. Our results consistently outperform a large sample of existing work. We show strong results when examining the generalization error in train-test splits and substantial improvements when predicting on previously unseen datasets. Furthermore, we assemble a novel dataset, dubbed PubFigs, focusing on the problematic speech of American Public Political Figures. We crowdsource-label using Amazon MTurk more than $20,000$ tweets and machine-label problematic speech in all the $305,235$ tweets in PubFigs. We find that the abusive and hate tweeting mainly originates from right-leaning figures and relates to six topics, including Islam, women, ethnicity, and immigrants. We show that MTL builds embeddings that can simultaneously separate abusive from hate speech, and identify its topics.
• Abstract（参考訳）: 有害なオンラインコンテンツの拡散と有害な影響に対抗するためには,憎悪や虐待のコンテンツの自動識別が不可欠である。 既存の研究の多くは、ヘイトスピーチデータセット上での列車-テスト分割の一般化誤差を調べてモデルを評価する。 これらのデータセットは定義やラベルの基準によってしばしば異なり、新しいドメインやデータセットをまたいで予測する際の一般化性能は低下する。 本研究では,複数のヘイトスピーチデータセットを同時に学習し,より包括的な分類モデルを構築するマルチタスク学習(MTL)パイプラインを提案する。 データセットレベルのLeft-one-out評価(テスト用のデータセットを設計し、他のすべてのデータセットを共同でトレーニングする)を用いて、新しい、未確認のデータセットに対するMTL検出を試行する。 私たちの結果は、既存の作業の大きなサンプルを一貫して上回ります。 列車-テスト分割における一般化誤差を調べる際には強い結果が得られ、これまで見つからなかったデータセットの予測では大幅に改善された。 さらに、アメリカ公共政治図の問題点に焦点をあてて、PubFigsと呼ばれる新しいデータセットを組み立てる。 われわれはAmazon MTurkを2万ドル以上のツイートでクラウドソースし、PubFigsの305,235ドルのツイートでマシンラベルに問題があった。 虐待的かつ憎悪的なツイートは、主に右利きの人物から生まれており、イスラム教、女性、民族、移民を含む6つのトピックに関連する。 MTLはヘイトスピーチから虐待を同時に分離し,そのトピックを識別できる組込みを構築できることを示す。

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