論文の概要: Analysis and Detection of Multilingual Hate Speech Using Transformer Based Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11021v1
• Date: Fri, 19 Jan 2024 20:40:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 18:33:09.955982
• Title: Analysis and Detection of Multilingual Hate Speech Using Transformer Based Deep Learning
• Title（参考訳）: トランスフォーマーに基づくディープラーニングを用いた多言語ヘイトスピーチの分析と検出
• Authors: Arijit Das, Somashree Nandy, Rupam Saha, Srijan Das, and Diganta Saha
• Abstract要約: ヘイトスピーチの普及に伴い,NLPタスクとしての自動検出の需要が高まっている。 本研究では、Twitter、Facebook、WhatsApp、Instagramなどのソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチを検出するために、トランスフォーマーベースのモデルを提案する。 金の標準データセットは、著名な研究者Zeerak Talat、Sara Tonelli、Melanie Siegel、Rezaul Karimから収集された。 ヘイトスピーチ検出のための提案されたモデルの成功率は、ベンガルデータセットの精度の高い既存のベースラインや最先端モデルよりも高く、英語では89%、ドイツ語では91%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.332311991395427
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hate speech is harmful content that directly attacks or promotes hatred against members of groups or individuals based on actual or perceived aspects of identity, such as racism, religion, or sexual orientation. This can affect social life on social media platforms as hateful content shared through social media can harm both individuals and communities. As the prevalence of hate speech increases online, the demand for automated detection as an NLP task is increasing. In this work, the proposed method is using transformer-based model to detect hate speech in social media, like twitter, Facebook, WhatsApp, Instagram, etc. The proposed model is independent of languages and has been tested on Italian, English, German, Bengali. The Gold standard datasets were collected from renowned researcher Zeerak Talat, Sara Tonelli, Melanie Siegel, and Rezaul Karim. The success rate of the proposed model for hate speech detection is higher than the existing baseline and state-of-the-art models with accuracy in Bengali dataset is 89%, in English: 91%, in German dataset 91% and in Italian dataset it is 77%. The proposed algorithm shows substantial improvement to the benchmark method.
• Abstract（参考訳）: ヘイトスピーチ(英: Hate speech)は、人種差別、宗教、性的指向など、実際のまたは認識されたアイデンティティの側面に基づいて、グループや個人に対して直接攻撃または憎悪を促進する有害な内容である。 ソーシャルメディアを通じて共有されるヘイトフルコンテンツは、個人とコミュニティの両方に害を与える可能性がある。 ネットでのヘイトスピーチの普及に伴い、nlpタスクとしての自動検出の需要が増加している。 本研究では,twitter, facebook, whatsapp, instagramなどのソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチを,トランスフォーマーモデルを用いて検出する手法を提案する。 提案されたモデルは言語から独立しており、イタリア語、英語、ドイツ語、ベンガルでテストされている。 金の標準データセットは、著名な研究者Zeerak Talat、Sara Tonelli、Melanie Siegel、Rezaul Karimから収集された。 提案するヘイトスピーチ検出モデルの成功率は,既存のベースラインモデルよりも高く,bengaliデータセットでは精度が89%,ドイツ語では91%,ドイツ語データセットでは91%,イタリア語データセットでは77%である。 提案アルゴリズムはベンチマーク法を大幅に改善したことを示す。

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