Nov, 2017

社交媒体中的上下文仇恨言论词汇挖掘

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TL;DR通过社群检测方法和词嵌入模型，本研究发现标记数据和关键词方法在探测新兴极端组织使用的词汇时效果不佳，提出使用学到的代号词汇来识别 hate speech 的方法，通过实验得出该方法的准确度比使用关键词更高，可以被应用于自动化 hate speech 检测。
hate speech detectioncode wordsword embedding modelextremist communityautomated detection
发现论文，激发创造
  • 网络仇恨：解决在线社交空间中的仇恨言论问题

    该研究论文探讨在线社交平台上仇恨性言论的检测方法，指出基于关键词方法检测的不足，并提出利用自我定义仇恨社区产生的内容作为训练数据的方法，实现了良好的检测性能。

    Sep, 2017

  • 在社交媒体上检测仇恨言论

    本文通过使用字符 n-gram、单词 n-gram 和单词 skip-gram 的方法，利用最近发布的 annotated dataset 建立基于词汇的垃圾言论检测任务，并成功实现了 78% 的准确率。研究结果表明，区分垃圾言论和粗俗言论之间的主要难题在于歧视。最后，文章提出了未来的研究方向。

    Dec, 2017

  • 利用语言模型发现极端社交媒体上出现的编码反犹太仇恨言论趋势

    本文提出了一种检测新兴编码仇恨化术语的方法，该方法在在线反犹太人言论的背景下进行了测试，主要通过对社交媒体平台上的帖子进行抓取并计算其在整个语料库中的频率，以过滤掉语法不连贯的表达和先前遇到过的表达，最后通过对已知的反犹太术语的语义相似性进行评估，并移除与之相距过远的表达，最终返回仅含有编码化仇恨表达的新兴反犹太术语。

    Jan, 2024

  • 评估情境信息对于仇恨言论检测的影响

    本文通过提供一个西班牙语口音的基于社交媒体中与 COVID-19 相关的新闻发布的用户回复的语料库，证明了对于检测 hate speech，加入上下文信息可以提高自动检测模型的性能。

    Oct, 2022

  • 仇恨言论检测的作者画像

    本文提出了一种基于社区特征的推特用户恶意言论检测方法，实验结果显示该方法在检测恶意言论方面的效果显著优于现有的方法。

    Feb, 2019

  • 自動化檢測仇恨言論及冒犯性語言問題

    该研究利用众包的方法，通过使用集成的多分类器和众包获得的仇恨言论词汇，成功区分了具有仇恨言辞、仅具有冒犯性言辞以及没有冒犯性言辞的推文。

    Mar, 2017

  • 仇恨言论和对话语境相关的反言检测

    研究表明，上下文对于识别网络仇恨言论和反对言论至关重要。作者利用 Reddit 评论创建了一个上下文感知数据集，使用人类判断和神经网络实验结果表明，考虑上下文可以使结果显著提升。

    Jun, 2022

  • 使用上下文感知模型检测在线仇恨言论

    本文提出了一个包含上下文信息的仇恨言论数据集并提出了两种模型：一个基于逻辑回归模型的模型和一个具有上下文学习组件的神经网络模型。实验表明，这两种模型在 F1 得分方面优于强基线约 3％到 4％，结合这两种模型可进一步提高 7％的 F1 得分。

    Oct, 2017

  • 探究社交媒体中针对仇恨言论的深度学习方法

    本文提出利用深度学习方法，结合各种嵌入技术，在社交媒体中检测各种类型的仇恨言论，特别是在包含有限上下文信息的推文中，这是一种非常具有挑战性的任务，三个公开数据集的实验结果表明精确度和 F1 得分都有显著提高。

    May, 2020

  • 数据扩增语义关系推理在反亚裔仇恨言论检测中的应用

    本研究提出了一种新方法，利用情感话题标记在自然语言推理框架中增强仇恨言论检测，并在实际数据集上证明了其相对于现有表示学习模型的有效性。

    Apr, 2022