論文の概要: Hierarchical Sentiment Analysis Framework for Hate Speech Detection: Implementing Binary and Multiclass Classification Strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05819v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 04:11:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-17 08:33:30.017264
• Title: Hierarchical Sentiment Analysis Framework for Hate Speech Detection: Implementing Binary and Multiclass Classification Strategy
• Title（参考訳）: ヘイトスピーチ検出のための階層的感性分析フレームワーク:二項分類法と多項分類法を実装する
• Authors: Faria Naznin, Md Touhidur Rahman, Shahran Rahman Alve,
• Abstract要約: 本稿では,英語におけるヘイトスピーチを検出するために,共有感情表現と統合された新しいマルチタスクモデルを提案する。 我々は、感情分析とトランスフォーマーに基づく訓練モデルを利用することで、複数のデータセット間でのヘイトスピーチの検出を大幅に改善できると結論付けた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: A significant challenge in automating hate speech detection on social media is distinguishing hate speech from regular and offensive language. These identify an essential category of content that web filters seek to remove. Only automated methods can manage this volume of daily data. To solve this problem, the community of Natural Language Processing is currently investigating different ways of hate speech detection. In addition to those, previous approaches (e.g., Convolutional Neural Networks, multi-channel BERT models, and lexical detection) have always achieved low precision without carefully treating other related tasks like sentiment analysis and emotion classification. They still like to group all messages with specific words in them as hate speech simply because those terms often appear alongside hateful rhetoric. In this research, our paper presented the hate speech text classification system model drawn upon deep learning and machine learning. In this paper, we propose a new multitask model integrated with shared emotional representations to detect hate speech across the English language. The Transformer-based model we used from Hugging Face and sentiment analysis helped us prevent false positives. Conclusion. We conclude that utilizing sentiment analysis and a Transformer-based trained model considerably improves hate speech detection across multiple datasets.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア上でヘイトスピーチ検出を自動化する上で重要な課題は、ヘイトスピーチを正規言語と攻撃言語と区別することである。 これらはウェブフィルターが削除しようとするコンテンツの本質的なカテゴリーである。 自動化された方法だけが、この日々のデータ量を管理することができる。 この問題を解決するために、自然言語処理のコミュニティは現在、さまざまなヘイトスピーチ検出方法を調査している。 それに加えて、従来のアプローチ(畳み込みニューラルネットワーク、マルチチャネルBERTモデル、語彙検出など)は、感情分析や感情分類といった他の関連するタスクを慎重に扱うことなく、常に低い精度を実現している。 これらの言葉は、憎しみのあるレトリックと並んで現れることが多いので、ヘイトスピーチとして、特定の言葉で全てのメッセージをグループ化するのが好きだ。 本研究では,ディープラーニングと機械学習に基づくヘイトスピーチテキスト分類モデルを提案する。 本稿では,英語におけるヘイトスピーチを検出するために,共有感情表現と統合された新しいマルチタスクモデルを提案する。 私たちがHugging Faceから使用したTransformerベースのモデルと感情分析は、偽陽性を防ぐのに役立ちました。 結論。 我々は、感情分析とトランスフォーマーに基づく訓練モデルを利用することで、複数のデータセット間でのヘイトスピーチの検出を大幅に改善できると結論付けた。

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