論文の概要: BERT-based Ensemble Approaches for Hate Speech Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06505v2
• Date: Thu, 15 Sep 2022 12:09:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-16 11:48:36.291523
• Title: BERT-based Ensemble Approaches for Hate Speech Detection
• Title（参考訳）: BERTに基づくヘイト音声検出のためのアンサンブルアプローチ
• Authors: Khouloud Mnassri, Praboda Rajapaksha, Reza Farahbakhsh, Noel Crespi
• Abstract要約: 本稿では,複数のディープモデルを用いたソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチの分類に焦点を当てた。 ソフト投票,最大値,ハード投票,積み重ねなど,いくつかのアンサンブル手法を用いて評価を行った。 実験の結果、特にアンサンブルモデルでは、スタックリングによってDavidsonデータセットでは97%、DHOデータセットでは77%のスコアが得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8734449181723825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the freedom of communication provided in online social media, hate speech has increasingly generated. This leads to cyber conflicts affecting social life at the individual and national levels. As a result, hateful content classification is becoming increasingly demanded for filtering hate content before being sent to the social networks. This paper focuses on classifying hate speech in social media using multiple deep models that are implemented by integrating recent transformer-based language models such as BERT, and neural networks. To improve the classification performances, we evaluated with several ensemble techniques, including soft voting, maximum value, hard voting and stacking. We used three publicly available Twitter datasets (Davidson, HatEval2019, OLID) that are generated to identify offensive languages. We fused all these datasets to generate a single dataset (DHO dataset), which is more balanced across different labels, to perform multi-label classification. Our experiments have been held on Davidson dataset and the DHO corpora. The later gave the best overall results, especially F1 macro score, even it required more resources (time execution and memory). The experiments have shown good results especially the ensemble models, where stacking gave F1 score of 97% on Davidson dataset and aggregating ensembles 77% on the DHO dataset.
• Abstract（参考訳）: オンラインソーシャルメディアにおけるコミュニケーションの自由により、ヘイトスピーチはますます発生しつつある。 これは個人や国家レベルでの社会生活に影響を与えるサイバー紛争につながる。 その結果、ヘイトフルコンテンツ分類は、ソーシャルネットワークに送られる前にヘイトコンテンツをフィルタリングする必要性が高まっている。 本稿では,ソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチの分類について,bertやニューラルネットワークといった最近のトランスフォーマーベースの言語モデルを統合した,複数の深層モデルを用いて検討する。 分類性能を向上させるため,ソフト投票,最大値,ハード投票,積み重ねなど,いくつかのアンサンブル手法を用いた評価を行った。 私たちは、攻撃的な言語を特定するために生成される3つの公開Twitterデータセット(Davidson、HatEval2019、OLID)を使用しました。 これらのデータセットをすべて融合して、異なるラベル間でよりバランスの取れた単一のデータセット(dhoデータセット)を生成し、複数のラベルの分類を行います。 私たちの実験はdavidsonデータセットとdho corporaで行われました。 結果として、特にF1マクロスコアは、より多くのリソース(実行時間とメモリ)を必要とした。 実験の結果、特にアンサンブルモデルでは、スタックリングによってDavidsonデータセットでは97%、DHOデータセットでは77%のスコアが得られた。

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