論文の概要: Leveraging Argument Structure to Predict Content Hatefulness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02457v1
• Date: Mon, 04 May 2026 11:03:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.249673
• Title: Leveraging Argument Structure to Predict Content Hatefulness
• Title（参考訳）: コンテンツ満足度予測のためのArgument構造の導入
• Authors: Nicolas Benjamin Ocampo, Davide Ceolin,
• Abstract要約: 本稿では,問題領域の異なる領域をリンクする関連情報を提供するための議論構造の可能性を検討する。 特に,WSF-ARG+データセットに注目する。 そこでは、引数コンポーネントのチェックネスとヘイトフルネスアノテーションを活用して、メッセージ全体のヘイトフルネスに関する洞察を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.961373767068207
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Information disorder is a challenging phenomenon that affects society at large. This phenomenon entails the diffusion of misleading, misinforming, and hateful content online. In different contexts, one aspect of the problem may prevail, but overall, this is a broad problem that requires comprehensive solutions. While each dimension of the problem (hate speech, disinformation, misinformation, etc.) requires in-depth analysis, in this paper, we look into the possibility of argument structure to provide relevant information to link these different areas of the problem. In particular, we focus on the WSF-ARG+ dataset, which consists of white supremacy forum messages annotated in terms of argument structure (premises and conclusion). There, we leverage the checkworthiness and hatefulness annotations of the argument components to obtain insights into the hatefulness of the whole message. Our results show promising insights (up to 96% F1), indicating the possibility of extending this direction in the future to tackle hateful content identification and information disorder countering.
• Abstract（参考訳）: 情報障害は社会全体に影響を及ぼす挑戦的な現象である。 この現象は、誤解を招く、誤解を招く、憎しみを抱くコンテンツをオンラインで拡散させる。 異なる文脈では、問題の1つの側面が優勢であるが、全体として、これは包括的な解決策を必要とする広範な問題である。 問題の各次元(ハッシュ音声、偽情報、誤情報等)は、詳細な分析を必要とするが、本稿では、問題の各領域をリンクするための関連する情報を提供するための議論構造の可能性について検討する。 特に、WSF-ARG+データセットは、議論構造(前提と結論)でアノテートされた白い超越性フォーラムメッセージで構成されている。 そこでは、引数コンポーネントのチェックネスとヘイトフルネスアノテーションを活用して、メッセージ全体のヘイトフルネスに関する洞察を得る。 以上の結果から, 今後, ヘイトフルコンテンツ識別や情報障害対策に取り組み, 今後この方向を拡大する可能性が示唆された(F1は96%)。

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