論文の概要: STATE ToxiCN: A Benchmark for Span-level Target-Aware Toxicity Extraction in Chinese Hate Speech Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15451v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 08:45:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:57:19.414024
• Title: STATE ToxiCN: A Benchmark for Span-level Target-Aware Toxicity Extraction in Chinese Hate Speech Detection
• Title（参考訳）: STATE ToxiCN:中国のヘイトスピーチ検出におけるスパンレベルターゲット認識毒性抽出のためのベンチマーク
• Authors: Zewen Bai, Yuanyuan Sun, Shengdi Yin, Junyu Lu, Jingjie Zeng, Haohao Zhu, Liang Yang, Hongfei Lin,
• Abstract要約: 中国語ヘイトスピーチのきめ細かい検出方法を提案する。 まず,ターゲット・Argument-Hateful-Group Quaruples(STATE ToxiCN)を含むデータセットを構築する。 次に,既存モデルのヘイトスピーチ検出性能について検討した。 最後に,中国のヘイトフルスラングに関する最初の研究を行い,LLMがそのような表現を検出する能力を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.863778285778897
• License:
• Abstract: The proliferation of hate speech has caused significant harm to society. The intensity and directionality of hate are closely tied to the target and argument it is associated with. However, research on hate speech detection in Chinese has lagged behind, and existing datasets lack span-level fine-grained annotations. Furthermore, the lack of research on Chinese hateful slang poses a significant challenge. In this paper, we provide a solution for fine-grained detection of Chinese hate speech. First, we construct a dataset containing Target-Argument-Hateful-Group quadruples (STATE ToxiCN), which is the first span-level Chinese hate speech dataset. Secondly, we evaluate the span-level hate speech detection performance of existing models using STATE ToxiCN. Finally, we conduct the first study on Chinese hateful slang and evaluate the ability of LLMs to detect such expressions. Our work contributes valuable resources and insights to advance span-level hate speech detection in Chinese
• Abstract（参考訳）: ヘイトスピーチの拡散は社会に大きな害を与えた。 憎悪の強さと方向性は、それが関連するターゲットと議論と密接に結びついている。 しかし、中国におけるヘイトスピーチ検出の研究は遅れており、既存のデータセットには粒度の細かいアノテーションがない。 さらに、中国の憎しみに満ちたスラングの研究が欠如していることは、大きな課題となっている。 本稿では,中国語ヘイトスピーチのきめ細かい検出方法を提案する。 まず,中国のヘイトスピーチデータセットであるTarget-Argument-Hateful-Group Quaruples (STATE ToxiCN) を含むデータセットを構築した。 次に,STATE ToxiCNを用いた既存モデルのヘイトスピーチ検出性能について検討した。 最後に,中国のヘイトフルスラングに関する最初の研究を行い,LLMがそのような表現を検出する能力を評価する。 我々の研究は、中国におけるヘイトスピーチ検出の進歩に貴重な資源と洞察に貢献する

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