論文の概要: Making FETCH! Happen: Finding Emergent Dog Whistles Through Common Habitats

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12072v2
• Date: Fri, 14 Feb 2025 21:43:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:05:10.298404
• Title: Making FETCH! Happen: Finding Emergent Dog Whistles Through Common Habitats
• Title（参考訳）: FETCH! ハッペン! 共通のハビタットから創発的な犬のホイッスルを見つける
• Authors: Kuleen Sasse, Carlos Aguirre, Isabel Cachola, Sharon Levy, Mark Dredze,
• Abstract要約: 犬の笛は二重の意味を持つコード化された表現である。 ソーシャルメディアコーパスにおける新規犬笛発見タスクであるFETCH!を紹介した。 本稿では,ベクトルデータベースと大規模言語モデルの強みを組み合わせた強力なベースラインシステムであるEarShotを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.78149030970864
• License:
• Abstract: WARNING: This paper contains content that maybe upsetting or offensive to some readers. Dog whistles are coded expressions with dual meanings: one intended for the general public (outgroup) and another that conveys a specific message to an intended audience (ingroup). Often, these expressions are used to convey controversial political opinions while maintaining plausible deniability and slip by content moderation filters. Identification of dog whistles relies on curated lexicons, which have trouble keeping up to date. We introduce FETCH!, a task for finding novel dog whistles in massive social media corpora. We find that state-of-the-art systems fail to achieve meaningful results across three distinct social media case studies. We present EarShot, a strong baseline system that combines the strengths of vector databases and Large Language Models (LLMs) to efficiently and effectively identify new dog whistles.
• Abstract（参考訳）: WARNING: この論文には、一部の読者にとって動揺または不快なコンテンツが含まれています。 犬の笛は二重の意味を持つコード化された表現で、一般大衆(アウトグループ)を意図したものと、特定のメッセージを意図した聴衆(イングループ)に伝えるものがある。 しばしば、これらの表現は議論を呼んでいる政治的意見を伝えるのに使われ、コンテンツモデレーションフィルタによる可視性や滑りの維持に使用される。 犬の口笛の識別は治療されたレキシコンに依存しており、最新の状態を維持するのに苦労している。 FETCH!は、ソーシャルメディアの巨大コーパスにおいて、新しい犬の口笛を見つけるためのタスクである。 最先端のシステムでは、3つの異なるソーシャルメディアケーススタディにおいて有意義な結果が得られないことがわかった。 本稿では,ベクトルデータベースとLarge Language Models(LLM)の強みを組み合わせた強力なベースラインシステムであるEarShotについて述べる。

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