論文の概要: Assessing the impact of contextual information in hate speech detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00465v2
• Date: Wed, 5 Oct 2022 13:39:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 13:52:55.274040
• Title: Assessing the impact of contextual information in hate speech detection
• Title（参考訳）: ヘイトスピーチ検出における文脈情報の影響評価
• Authors: Juan Manuel P\'erez, Franco Luque, Demian Zayat, Mart\'in Kondratzky, Agust\'in Moro, Pablo Serrati, Joaqu\'in Zajac, Paula Miguel, Natalia Debandi, Agust\'in Gravano, Viviana Cotik
• Abstract要約: 我々は,Twitter上のメディアからのニュース投稿に対するユーザの反応に基づいた,文脈的ヘイトスピーチ検出のための新しいコーパスを提供する。 このコーパスはリオプラテンセ方言のスペイン語で収集され、新型コロナウイルスのパンデミックに関連するヘイトスピーチに焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.48369513656026514
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, hate speech has gained great relevance in social networks and other virtual media because of its intensity and its relationship with violent acts against members of protected groups. Due to the great amount of content generated by users, great effort has been made in the research and development of automatic tools to aid the analysis and moderation of this speech, at least in its most threatening forms. One of the limitations of current approaches to automatic hate speech detection is the lack of context. Most studies and resources are performed on data without context; that is, isolated messages without any type of conversational context or the topic being discussed. This restricts the available information to define if a post on a social network is hateful or not. In this work, we provide a novel corpus for contextualized hate speech detection based on user responses to news posts from media outlets on Twitter. This corpus was collected in the Rioplatense dialectal variety of Spanish and focuses on hate speech associated with the COVID-19 pandemic. Classification experiments using state-of-the-art techniques show evidence that adding contextual information improves hate speech detection performance for two proposed tasks (binary and multi-label prediction). We make our code, models, and corpus available for further research.
• Abstract（参考訳）: 近年、ヘイトスピーチは、その強みと保護団体のメンバーに対する暴力行為との関係から、ソーシャルネットワークやその他のバーチャルメディアにおいて大きな関連性が高まっている。 利用者が生成する大量のコンテンツにより、少なくとも最も脅かされる形態において、この音声の分析・モデレーションを支援する自動ツールの研究・開発に多大な努力が払われている。 ヘイトスピーチの自動検出に対する現在のアプローチの制限の1つは、コンテキストの欠如である。 ほとんどの研究とリソースは、コンテキストのないデータ、すなわち、会話的なコンテキストや議論対象のトピックのない独立したメッセージで実行される。 これは、ソーシャルネットワーク上の投稿が憎悪であるかどうかを定義するために利用可能な情報を制限する。 本研究では,Twitter上のメディアからのニュース投稿に対するユーザの反応に基づいた,文脈的ヘイトスピーチ検出のための新しいコーパスを提供する。 このコーパスはリオプラテンセ方言のスペイン語で収集され、新型コロナウイルスのパンデミックに関連するヘイトスピーチに焦点を当てている。 最先端技術を用いた分類実験は、文脈情報を追加することで、2つのタスク(バイナリとマルチラベルの予測)におけるヘイトスピーチ検出性能が向上することを示す。 コード、モデル、コーパスをさらなる研究のために利用できます。

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