論文の概要: LAHM : Large Annotated Dataset for Multi-Domain and Multilingual Hate Speech Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00913v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 12:03:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 15:50:36.369637
• Title: LAHM : Large Annotated Dataset for Multi-Domain and Multilingual Hate Speech Identification
• Title（参考訳）: lahm : multi-domain and multilingual hate speech identificationのための大規模注釈付きデータセット
• Authors: Ankit Yadav, Shubham Chandel, Sushant Chatufale and Anil Bandhakavi
• Abstract要約: 本稿では,英語,ヒンディー語,アラビア語,フランス語,ドイツ語,スペイン語の多言語ヘイトスピーチ分析データセットを提案する。 本論文は、これらの6言語において、これらの5つの広い領域において、様々な種類のヘイトスピーチを識別する問題に最初に対処するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.048680519934008
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current research on hate speech analysis is typically oriented towards monolingual and single classification tasks. In this paper, we present a new multilingual hate speech analysis dataset for English, Hindi, Arabic, French, German and Spanish languages for multiple domains across hate speech - Abuse, Racism, Sexism, Religious Hate and Extremism. To the best of our knowledge, this paper is the first to address the problem of identifying various types of hate speech in these five wide domains in these six languages. In this work, we describe how we created the dataset, created annotations at high level and low level for different domains and how we use it to test the current state-of-the-art multilingual and multitask learning approaches. We evaluate our dataset in various monolingual, cross-lingual and machine translation classification settings and compare it against open source English datasets that we aggregated and merged for this task. Then we discuss how this approach can be used to create large scale hate-speech datasets and how to leverage our annotations in order to improve hate speech detection and classification in general.
• Abstract（参考訳）: ヘイトスピーチ分析に関する現在の研究は、典型的には単言語および単一分類タスクに向けられている。 本稿では、英語、ヒンディー語、アラビア語、フランス語、ドイツ語、スペイン語の多言語用ヘイトスピーチ分析データセットについて、ヘイトスピーチにおける虐待、人種差別、性差別、宗教的なヘイト、過激主義といった複数のドメインについて述べる。 本論文は,この6つの言語において,これら5つの広い領域において,様々なタイプのヘイトスピーチを識別する問題を最初に解決した。 本稿では、データセットの作成方法を説明し、異なるドメインに対して高レベルかつ低レベルなアノテーションを作成し、現在の最先端のマルチ言語およびマルチタスク学習アプローチをテストする方法について説明する。 様々なモノリンガル、クロスリンガル、マシン翻訳の分類設定でデータセットを評価し、このタスクのために集約してマージしたオープンソースの英語データセットと比較します。 次に,このアプローチを大規模ヘイトスピーチデータセットの作成に活用し,ヘイトスピーチ検出と分類全般を改善するためにアノテーションを活用する方法について論じる。

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