Jul, 2023

社交媒体中的强韧仇恨言论检测：跨数据集实证评估

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TL;DR针对在线仇恨言论的自动检测是 NLP 领域的一个研究热点。本文通过对不同的仇恨言论检测数据集进行微调，分析了数据集通用性的差异，并证明了数据集的组合能够促进强大的仇恨言论检测模型的发展。
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发现论文，激发创造
  • 深度学习用于仇恨言论检测：一项比较研究

    本研究对深度和浅层仇恨言论检测方法进行了大规模实证比较，并以常用数据集为媒介，特别关注实际性能和实践指导，以提供指导，并确定未来的研究方向。

    Feb, 2022

  • 构建仇恨言论检测数据集的挑战

    通过对针对性别少数群体的仇恨言论的具体例子，本文分析了仇恨言论检测所面临的问题，并提出了一个以数据为中心的综合框架，以跨七个广泛的维度来概括数据创建流程，同时指出实践者将从按照该框架来创建未来的仇恨言论数据集中获益。

    Sep, 2023

  • 高度泛化的跨语言仇恨言论检测模型

    该研究旨在使用多语言数据集进行多语言仇恨言论检测和分类，并通过评估方法和语言无关的嵌入技术提高分类性能。

    Jan, 2022

  • MetaHate: 一个用于整合仇恨言论检测努力的数据集

    恶意言论是一种广泛而有害的在线话语形式，通常通过一系列诋毁性的言辞来表现，如令人厌恶的推文和诽谤帖子。本研究旨在解决这一现象，提出了一个全面的元数据集，并对现有的收集进行了详细的研究，以推动更强大和适应性更强的模型的训练，以有效对抗数字领域中恶意言论的动态和复杂性。

    Jan, 2024

  • 只需要 "爱": 回避仇恨言论检测

    该研究在对七种针对仇恨言论检测的最先进模型进行分析后，得出了基于数据类型和标注标准重要性大于模型架构的结论，并证明了字符级特征可以有效抵御自动插入错别字等对抗攻击。

    Aug, 2018

  • 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

  • 多语言仇恨言论检测的深度学习模型

    本研究从 16 个数据来源的 9 种语言中进行大规模的多语言仇恨言论分析，发现在低资源设置下，使用 LASER 嵌入和逻辑回归的简单模型性能最佳，在高资源设置下，BERT 模型表现更好。对于零样本分类，意大利语和葡萄牙语取得了良好的效果。我们提出的框架可用作低资源语言的高效解决方案，并可作为未来多语言仇恨言论检测任务的良好基准。我们已公开了我们的代码和实验设置供其他研究人员使用。

    Apr, 2020

  • 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

  • 一个用于在线仇恨言论干预学习的基准数据集

    本文提出了一项生成式仇恨言论干预的新任务，并介绍了从 Gab 和 Reddit 收集的两个全标记的大规模仇恨言论干预数据集，该数据集提供了对话段、仇恨言论标签以及 MTurk Workers 编写的干预响应，此外，本文还分析了这些数据集以了解常见的干预策略，并探索常见的自动响应生成方法在这些新数据集上的性能以提供未来研究的基准。

    Sep, 2019

  • 利用深度生成模型实现大规模仇恨言论检测

    该研究探讨使用深度学习对 hate speech 进行自动检测，基于生成的 1 百万条数据集进行模型训练，在公共 hate speech 数据集上获得了显著的性能提升，提高了对多样的 hate speech 序列的高灵敏检测能力，为实现完全自动化的解决方案铺平了道路。

    May, 2020