論文の概要: NLP for Counterspeech against Hate: A Survey and How-To Guide
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20103v1
- Date: Fri, 29 Mar 2024 10:32:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 15:54:04.675306
- Title: NLP for Counterspeech against Hate: A Survey and How-To Guide
- Title（参考訳）: ヘイト対策のためのNLP:調査とハウツーガイド
- Authors: Helena Bonaldi, Yi-Ling Chung, Gavin Abercrombie, Marco Guerini,
- Abstract要約: 本稿では, 対訳研究のガイドとして, 具体例を詳述し, 実施すべきステップについて述べる。
NLPにおける対音声研究の課題と今後の方向性について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.696212004806263
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, counterspeech has emerged as one of the most promising strategies to fight online hate. These non-escalatory responses tackle online abuse while preserving the freedom of speech of the users, and can have a tangible impact in reducing online and offline violence. Recently, there has been growing interest from the Natural Language Processing (NLP) community in addressing the challenges of analysing, collecting, classifying, and automatically generating counterspeech, to reduce the huge burden of manually producing it. In particular, researchers have taken different directions in addressing these challenges, thus providing a variety of related tasks and resources. In this paper, we provide a guide for doing research on counterspeech, by describing - with detailed examples - the steps to undertake, and providing best practices that can be learnt from the NLP studies on this topic. Finally, we discuss open challenges and future directions of counterspeech research in NLP.
- Abstract（参考訳）: 近年、オンライン憎しみと戦う最も有望な戦略の1つとしてカウンタースピーチが出現している。
これらの非エスカレーション対応は、ユーザーの言論の自由を保ちながらオンラインでの虐待に取り組み、オンラインおよびオフラインの暴力を減らすことに明確な影響を与える可能性がある。
近年、自然言語処理(NLP)コミュニティが、手作業による膨大な負担を軽減するために、分析、収集、分類、自動生成といった課題に対処する関心が高まっている。
特に、研究者はこれらの課題に対処するために異なる方向を採っており、様々な関連するタスクやリソースを提供している。
本稿では,このトピックについてNLP研究から学ぶことができるベストプラクティスを,詳細な例で説明することによって,対音声の研究を行うためのガイドを提供する。
最後に,NLPにおける対音声研究の課題と今後の方向性について論じる。
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