論文の概要: CReHate: Cross-cultural Re-annotation of English Hate Speech Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16705v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 13:14:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 14:22:26.888968
• Title: CReHate: Cross-cultural Re-annotation of English Hate Speech Dataset
• Title（参考訳）: CReHate: 英語のヘイトスピーチデータセットの異文化的再注釈
• Authors: Nayeon Lee, Chani Jung, Junho Myung, Jiho Jin, Juho Kim, Alice Oh
• Abstract要約: CReHateはサンプルSBICデータセットの異文化的な再アノテーションである。 このデータセットにはオーストラリア、シンガポール、南アフリカ、イギリス、米国という5つの国からのアノテーションが含まれている。 詳細な統計分析では、全国で合意に達したサンプルは59.4%に過ぎず、国籍による大きな違いが浮き彫りになっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.80129765662094
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: English datasets predominantly reflect the perspectives of certain nationalities, which can lead to cultural biases in models and datasets. This is particularly problematic in tasks heavily influenced by subjectivity, such as hate speech detection. To delve into how individuals from different countries perceive hate speech, we introduce CReHate, a cross-cultural re-annotation of the sampled SBIC dataset. This dataset includes annotations from five distinct countries: Australia, Singapore, South Africa, the United Kingdom, and the United States. Our thorough statistical analysis highlights significant differences based on nationality, with only 59.4% of the samples achieving consensus among all countries. We also introduce a culturally sensitive hate speech classifier via transfer learning, adept at capturing perspectives of different nationalities. These findings underscore the need to re-evaluate certain aspects of NLP research, especially with regard to the nuanced nature of hate speech in the English language.
• Abstract（参考訳）: 英語のデータセットは、主に特定の国籍の視点を反映しており、モデルやデータセットの文化的バイアスにつながる可能性がある。 これは、ヘイトスピーチ検出のような主観性に強く影響されたタスクにおいて特に問題となる。 異なる国の個人がヘイトスピーチをどのように感じているかを調べるために、サンプルSBICデータセットの異文化間の再注釈であるCReHateを紹介します。 このデータセットにはオーストラリア、シンガポール、南アフリカ、イギリス、米国という5つの国からのアノテーションが含まれている。 徹底的な統計分析では、国籍による有意な差異が強調され、全国でコンセンサスに達するサンプルは59.4%に過ぎなかった。 また,文化に敏感なヘイトスピーチ分類器も導入し,異なる民族の視点を捉えたトランスファーラーニングを行った。 これらの結果は、特に英語におけるヘイトスピーチのニュアンスな性質に関して、NLP研究の特定の側面を再評価する必要性を浮き彫りにした。

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