Dec, 2020

DeepHateExplainer: 可解释的低资源孟加拉语仇恨言论检测

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TL;DR该论文提出了一种名为 DeepHateExplainer 的方法，利用神经集成（即单语言孟加拉 BERT-base、多语言 BERT-cased/uncased 和 XLM-RoBERTa）从计算资源匮乏的孟加拉语中分类政治、个人、地缘政治和宗教仇恨，通过敏感度分析和层内关联传播技术（LRP）鉴别出最重要和最不重要的术语，评估得分表明，该方法对底层的机器学习和神经网络模型均有较好的表现
social mediahate speech detectionunder-resourced languagesbengalineural ensemble
发现论文，激发创造
  • 利用注意力机制循环神经网络在社交媒体上检测孟加拉仇恨言论

    通过使用编码器和解码器技术（encoder decoder），作者们提出了一种基于机器学习的模型来检测社交媒体中孟加拉语言使用者的仇恨言论。该模型使用了 1D 卷积层来提取和编码本地特征，并使用了注意机制、LSTM 和 GRU 解码器来预测仇恨言论的类别。经过评估，最佳的预测精度达到了 77%。

    Mar, 2022

  • 孟加拉语仇恨言论检测：数据集及其基准评估

    本文针对社交媒体上孟加拉语仇恨言论检测的挑战，通过众包标注和专家验证构建了一个包含 30,000 条用户评论的数据集，并利用多个深度学习模型对其进行了实验。结果表明将 SVM 用于该数据集能够获得 87.5% 的准确率，该数据集将推动孟加拉语仇恨言论检测领域的未来研究机会。

    Dec, 2020

  • 孟加拉模因和文本的多模态仇恨言论检测

    本文旨在探讨利用机器学习和自然语言处理技术，通过分析包含图像和文本的 Bengali 跨媒体互动，检测恶意言论。我们准备了一个新颖的数据集，并使用双向长短时记忆网络、卷积神经网络、ResNet-152、DenseNet-161、monolingual Bangla BERT、multilingual BERT-cased/uncased 和 XLM-RoBERTa 等多种模型进行了实验，其中 XLM-RoBERTa+DenseNet-161 模型的 F1 得分最高为 0.83。

    Apr, 2022

  • 使用神经网络探索印度语、孟加拉语仇恨言论检测和迁移学习的实验

    本文探讨了训练神经网络进行印地语和孟加拉语仇恨言论识别的方法，以及如何应用迁移学习来学习这些类似的语言。该实验的结果与其他更昂贵的模型相比具有可比性。此外，由于使用的训练数据相对较少，且这两种语言对我们来说几乎是完全未知的，因此该研究可推广为一个解密人类无法理解的失落或陌生语言的努力。

    Jan, 2022

  • 孟加拉语仇恨言论和冒犯性语言检测

    本研究针对 Bengali 等低资源语言在社交媒体上的仇恨言论进行研究，开发了一个定量数据集并建立了基线模型和一些额外的方法以更好地进行分类。在分析误分类之后，我们确认 XLM-Roberta 在单独训练 actual 或 rominized 数据集时表现最好。而在联合训练和小样本训练中，MuRIL 通过更好地解析语义表达比其他模型表现更优秀。

    Oct, 2022

  • 利用预训练的句子变换器在印度语言中进行冒犯性语言检测

    我们的研究探讨了恶意言论检测领域，特别关注孟加拉语、阿萨姆语和古吉拉特语这三种资源匮乏的印度语言。我们通过 HASOC 2023 数据集对预训练的 BERT 和 SBERT 模型进行微调，评估它们在恶意言论识别中的有效性。研究发现，单语句 BERT 模型表现出卓越的优势，特别是在孟加拉语方面表现最佳。然而，阿萨姆语和古吉拉特语的性能仍有改进的机会。我们的目标是通过打击恶意言论的泛滥来促进包容性的在线空间。

    Oct, 2023

  • 印度 - 雅利安语言中的仇恨言论和冒犯内容检测：基于 LSTM 和 Transformers 的对抗

    该研究在五种不同语言中展开了对仇恨言论的广泛比较分析，使用多种预训练模型评估其在这些语言中识别仇恨言论的性能，并为多语言环境下构建强大的仇恨言论检测系统提供了有益的见解。

    Dec, 2023

  • 基于 Transformer 深度学习的多语种仇恨言论分析与检测

    使用基于 Transformer 模型的算法来检测社交媒体上的仇恨言论，无论语言如意大利语、英语、德语还是孟加拉语，该模型的检测准确率较现有基准和最先进模型提高，其成功率达到了 89%（孟加拉语）、91%（英语和德语）以及 77%（意大利语）

    Jan, 2024

  • 印度语低资源对抗生成：以孟加拉语和印地语为例

    通过创建一组包含滥用言论 / 反言论对的基准数据集，我们在低资源语言（例如孟加拉语和印地语）中使用多种不同配置的基准模型进行测试，观察到单语言设置提供了最佳性能，并发现同属于相同语言家族的语言之间的转移性较好。

    Feb, 2024

  • 使用模型无关的方法解释仇恨言论分类

    本文研究了如何使用 BERT 模型和 LIME 算法来预测和解释仇恨言论，并提出了一种模型无关的解释方法，以支持系统的决策并防止模型偏差。

    May, 2023