Oct, 2022

评估情境信息对于仇恨言论检测的影响

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TL;DR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。
hate speechcontextualized detectioncovid-19social mediaspanish
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 社交媒体中的上下文仇恨言论词汇挖掘

    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。

    Nov, 2017

  • 大型语言模型应用于实际世界仇恨言论检测的调查

    使用大型语言模型和四种不同的提示策略，发现大型语言模型能够有效地检测恶意言论并超过当前基准机器学习模型的性能，提示策略在高效利用大型语言模型的知识库方面起到关键作用。

    Jan, 2024

  • 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

  • 基于机器学习的自动化仇恨言论检测中的挑战综述

    探讨了自动检测恶意言论的各种挑战，并提供了一个分层组织的问题列表。在数据级别、模型级别和人类级别分别区分了挑战，并对每个层次进行了详尽的分析，以帮助研究人员更有效地设计其在恶意言论检测领域中的解决方案。

    Sep, 2022

  • 滥用言论具有语境性，那么 NLP（自然语言处理）呢？语境在滥用言论注释和检测中的作用

    本研究通过给出上下文，重新注释部分英文侮辱语言检测数据集，比较了基于上下文和不基于上下文两种数据集上三种分类算法的性能，发现基于上下文的分类更具挑战性，但也更类似于实际应用场景。

    Mar, 2021

  • 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

  • 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