論文の概要: SPAR-Hate: Auditor-Guided Multi-Perspective Role Reasoning for Bilingual Hate Speech Parsing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.22018v2
- Date: Tue, 25 Aug 2026 15:31:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-26 14:09:33.999561
- Title: SPAR-Hate: Auditor-Guided Multi-Perspective Role Reasoning 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パースペクティブ・ロール推論
- 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向け多視点ロール推論フレームワークである。
それぞれの文書をローカル・フォーカス・ユニットに分解し、ヴィクティム、モデレーター、文化的傍観者の視点から証拠に基づく候補者を導き出す。
STATE-ToxiCNと制御されたTBOスプリットの実験は、ローカルとAPIのバックボーン間で利得を示している。
- 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 research has moved from coarse-grained classification towards structured parsing, where systems jointly identify targets, supporting arguments, and target-level labels. Documents with multiple targets, conflicting local readings, or culturally coded language make these bindings difficult to recover. SPAR-Hate is an auditor-guided multi-perspective role-reasoning framework for bilingual hate speech parsing. It decomposes each document into local focus units, elicits evidence-grounded candidates from Victim, Moderator, and Cultural Bystander perspectives, resolves candidate conflicts under grounding and schema constraints, and reassembles sample-level predictions. Experiments on STATE-ToxiCN and a controlled TBO split show gains across local and API backbones, concentrated on strict joint target-argument-label metrics. Full-test integrated-prompt controls, component ablations, and bounded-arbitration diagnostics identify the contribution of separated perspective generation and arbitration. Structured teacher traces also support training a smaller student model.
- Abstract（参考訳）: ヘイトスピーチ研究は、粗粒度分類から構造化解析へ移行し、システムはターゲットを共同で識別し、引数をサポートし、ターゲットレベルのラベルをラベル化する。
複数のターゲットを持つドキュメント、ローカルな読みと矛盾する言語、あるいは文化的にコーディングされた言語は、これらのバインディングを回復するのが困難である。
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向け多視点ロール推論フレームワークである。
それぞれの文書を局所的な焦点単位に分解し、ヴィクティム、モデレーター、文化的傍観者の視点から証拠に基づく候補者を導き、根拠とスキーマの制約の下での対立を解決し、サンプルレベルの予測を再組み立てする。
STATE-ToxiCNと制御されたTBOスプリットの実験では、局所およびAPIバックボーン間での利得が示され、厳密な関節ターゲット・アグメント・ラベルの指標に集中している。
完全テスト統合プロンプト制御、コンポーネントアブレーション、および有界軌道診断は、分離された視点生成と仲裁の寄与を識別する。
構造化された教師のトレースは、より小さな学生モデルのトレーニングもサポートする。
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