論文の概要: On the Challenges of Building Datasets for Hate Speech Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02912v1
- Date: Wed, 6 Sep 2023 11:15:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 15:44:17.158767
- Title: On the Challenges of Building Datasets for Hate Speech Detection
- Title（参考訳）: ヘイトスピーチ検出のための構築データセットの課題
- Authors: Vitthal Bhandari
- Abstract要約: 我々はまず,データ中心のレンズを用いてヘイトスピーチ検出を取り巻く問題を分析する。
次に、データ生成パイプラインを7つの広範囲にわたってカプセル化する、包括的なフレームワークの概要を示します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Detection of hate speech has been formulated as a standalone application of
NLP and different approaches have been adopted for identifying the target
groups, obtaining raw data, defining the labeling process, choosing the
detection algorithm, and evaluating the performance in the desired setting.
However, unlike other downstream tasks, hate speech suffers from the lack of
large-sized, carefully curated, generalizable datasets owing to the highly
subjective nature of the task. In this paper, we first analyze the issues
surrounding hate speech detection through a data-centric lens. We then outline
a holistic framework to encapsulate the data creation pipeline across seven
broad dimensions by taking the specific example of hate speech towards sexual
minorities. We posit that practitioners would benefit from following this
framework as a form of best practice when creating hate speech datasets in the
future.
- Abstract（参考訳）: ヘイトスピーチの検出はNLPのスタンドアロンな応用として定式化され、ターゲットグループを特定し、生データを取得し、ラベル付けプロセスを定義し、検出アルゴリズムを選択し、所望の環境での性能を評価するために異なるアプローチが採用されている。
しかし、他の下流タスクとは異なり、ヘイトスピーチは、タスクの非常に主観的な性質のため、大規模で慎重にキュレートされ、一般化可能なデータセットが欠如している。
本稿では,まずデータ中心レンズを用いてヘイトスピーチ検出に関する問題を分析する。
次に、ヘイトスピーチの具体例を性的マイノリティに当てて、データ作成パイプラインを7つの広い次元にカプセル化する包括的枠組みを概説する。
我々は、将来ヘイトスピーチデータセットを作成する際のベストプラクティスとして、実践者がこのフレームワークに従うことの恩恵があると仮定する。
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