論文の概要: A Group-Specific Approach to NLP for Hate Speech Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11223v1
• Date: Fri, 21 Apr 2023 19:08:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 19:43:40.081611
• Title: A Group-Specific Approach to NLP for Hate Speech Detection
• Title（参考訳）: ヘイトスピーチ検出のためのグループ別nlpアプローチ
• Authors: Karina Halevy
• Abstract要約: オンラインヘイトスピーチ検出のためのグループ固有のNLPアプローチを提案する。 我々は、保護されたグループに対する差別に関する歴史的データを分析し、そのグループに対するヘイトスピーチのスパイクを予測する。 我々は,NLPによる反ユダヤ的ヘイトスピーチの検出を事例として,この手法を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.538209532048867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic hate speech detection is an important yet complex task, requiring knowledge of common sense, stereotypes of protected groups, and histories of discrimination, each of which may constantly evolve. In this paper, we propose a group-specific approach to NLP for online hate speech detection. The approach consists of creating and infusing historical and linguistic knowledge about a particular protected group into hate speech detection models, analyzing historical data about discrimination against a protected group to better predict spikes in hate speech against that group, and critically evaluating hate speech detection models through lenses of intersectionality and ethics. We demonstrate this approach through a case study on NLP for detection of antisemitic hate speech. The case study synthesizes the current English-language literature on NLP for antisemitism detection, introduces a novel knowledge graph of antisemitic history and language from the 20th century to the present, infuses information from the knowledge graph into a set of tweets over Logistic Regression and uncased DistilBERT baselines, and suggests that incorporating context from the knowledge graph can help models pick up subtle stereotypes.
• Abstract（参考訳）: 自動ヘイトスピーチ検出は、常識の知識、保護されたグループのステレオタイプ、そして識別の歴史を必要とする重要な複雑なタスクであり、それぞれが常に進化する可能性がある。 本稿では,オンラインヘイトスピーチ検出のためのグループ固有のNLPアプローチを提案する。 このアプローチは、特定の保護されたグループに関する歴史的および言語的な知識をヘイトスピーチ検出モデルに反映させ、保護されたグループに対する差別に関する歴史的データを分析し、そのグループに対するヘイトスピーチのスパイクをより正確に予測し、交差性と倫理のレンズを通してヘイトスピーチ検出モデルを批判的に評価する。 我々は,NLPによる反ユダヤ的ヘイトスピーチの検出を事例として,この手法を実証する。 このケーススタディは、反ユダヤ主義検出のためのNLPに関する現在の英語文献を合成し、20世紀から現在までの反ユダヤ主義の歴史と言語に関する新しい知識グラフを導入し、知識グラフからの情報をロジスティック回帰と未解決のディスティバートベースライン上の一連のツイートに注入し、知識グラフからコンテキストを組み込むことが、微妙なステレオタイプを拾い上げるのに役立つことを示唆している。

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