論文の概要: Improving Cross-Domain Hate Speech Generalizability with Emotion Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14865v1
• Date: Fri, 24 Nov 2023 23:00:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 23:09:20.416393
• Title: Improving Cross-Domain Hate Speech Generalizability with Emotion Knowledge
• Title（参考訳）: 感情知識を用いたクロスドメインヘイトスピーチの一般化
• Authors: Shi Yin Hong and Susan Gauch
• Abstract要約: ヘイトスピーチ検出システムは、訓練で使用されるデータと異なるヘイトスピーチを識別する一般性に欠ける。 マルチタスクアーキテクチャにおける感情知識を活用するヘイトスピーチ一般化フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable automatic hate speech (HS) detection systems must adapt to the in-flow of diverse new data to curtail hate speech. However, hate speech detection systems commonly lack generalizability in identifying hate speech dissimilar to data used in training, impeding their robustness in real-world deployments. In this work, we propose a hate speech generalization framework that leverages emotion knowledge in a multitask architecture to improve the generalizability of hate speech detection in a cross-domain setting. We investigate emotion corpora with varying emotion categorical scopes to determine the best corpus scope for supplying emotion knowledge to foster generalized hate speech detection. We further assess the relationship between using pretrained Transformers models adapted for hate speech and its effect on our emotion-enriched hate speech generalization model. We perform extensive experiments on six publicly available datasets sourced from different online domains and show that our emotion-enriched HS detection generalization method demonstrates consistent generalization improvement in cross-domain evaluation, increasing generalization performance up to 18.1% and average cross-domain performance up to 8.5%, according to the F1 measure.
• Abstract（参考訳）: 信頼度の高い自動ヘイトスピーチ(HS)検出システムは、ヘイトスピーチを抑えるために、多様な新しいデータの流入に適応する必要がある。 しかし、ヘイトスピーチ検出システムは一般的に、トレーニングで使用されるデータと異なるヘイトスピーチを特定するための汎用性を欠いている。 本研究では,マルチタスクアーキテクチャにおける感情知識を活用し,クロスドメイン環境でのヘイトスピーチ検出の一般化性を向上させる,ヘイトスピーチ一般化フレームワークを提案する。 感情のカテゴリー範囲が異なる感情コーパスを調査し,感情知識の提供のための最善のコーパススコープを決定し,一般的なヘイトスピーチ検出を促進する。 さらに,ヘイトスピーチに適応した事前学習型トランスフォーマーモデルと,その感情に富んだヘイトスピーチ一般化モデルへの影響について検討した。 我々は、異なるオンラインドメインから得られる6つの公開データセットについて広範な実験を行い、我々の感情に富んだHS検出一般化手法が、クロスドメイン評価における一貫した一般化改善を示し、一般化性能を18.1%、平均クロスドメイン性能を8.5%向上させることを示した。

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