論文の概要: SPAR-Hate: An Auditor-Guided Multi-Agent Framework for Bilingual Hate Speech Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.22018v1
• Date: Sat, 22 Aug 2026 15:40:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-25 13:29:43.557241
• Title: SPAR-Hate: An Auditor-Guided Multi-Agent Framework for Bilingual Hate Speech Parsing
• Title（参考訳）: SPAR-Hate:バイリンガルヘイト音声解析のためのオーディタガイド型マルチエージェントフレームワーク
• Authors: Yifan Lyu, Dianqing Lin, Xinran Li, Jiaqi Qiao, Xiujuan Xu,
• Abstract要約: SPAR-Hateは、バイリンガルヘイトスピーチ解析のための監査者誘導型マルチエージェントフレームワークである。 文書を節レベルの決定単位に分解し、3つの視点から証拠に基づく判断を生成する。 STATE-ToxiCNとTBOベンチマークの実験は、SPAR-Hateが多種多様な大規模言語モデルのバイリンガルヘイト解析を一貫して改善していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.62180137889734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hate speech detection has recently shifted from coarse-grained classification to structured parsing, where systems must jointly identify hateful targets, arguments, and target-level labels. However, existing studies primarily emphasize benchmark evaluation while paying less attention to the cultural, linguistic, and social-group challenges involved in structured hate speech parsing. To address these challenges, we propose SPAR-Hate, an auditor-guided multi-agent framework for bilingual hate speech parsing. The framework first decomposes documents into clause-level decision units and then generates evidence-grounded judgments from three complementary perspectives: Victim, Moderator, and Cultural Bystander. An evidence-constrained arbitration process resolves conflicts among role-specific predictions and aggregates them into structured sample-level outputs. Experiments on the STATE-ToxiCN and TBO benchmarks show that SPAR-Hate consistently improves bilingual hate parsing across diverse large language models. The framework achieves state-of-the-art results on bilingual multi-tuple extraction tasks, with the largest gains observed under stricter structural evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: ヘイトスピーチ検出は、最近、粗粒度分類から構造化解析に移行し、システムはヘイトフルなターゲット、引数、ターゲットレベルのラベルを共同で識別する必要がある。 しかし、既存の研究は主に、構造化ヘイトスピーチ解析に関わる文化的、言語的、社会的グループの課題に注意を払っている一方で、ベンチマーク評価に重点を置いている。 これらの課題に対処するため,バイリンガルヘイト音声解析のための監査者誘導型マルチエージェントフレームワークであるSPAR-Hateを提案する。 このフレームワークはまず文書を節レベルの決定単位に分解し、次に3つの相補的な視点から証拠に基づく判断を生成する。 エビデンスに制約された仲裁プロセスは、ロール固有の予測間の紛争を解決し、それらを構造化されたサンプルレベルの出力に集約する。 STATE-ToxiCNとTBOベンチマークの実験は、SPAR-Hateが多種多様な大規模言語モデルのバイリンガルヘイト解析を一貫して改善していることを示している。 このフレームワークは、より厳密な構造評価指標の下で観測される最大のゲインを持つ、バイリンガルなマルチタプル抽出タスクの最先端結果を達成する。

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