Jul, 2023

利用双重对比学习进行仇恨言论检测

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TL;DR本文提出了一种新颖的双对比学习框架，用于捕获 hate speech 中的短语级情感语义，并通过将聚焦损失集成到框架中来解决数据不平衡问题，并在两个英语数据集上取得了 state-of-the-art 的表现，从而成功地检测出 hate speech。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • DeepHate: 多维文本表示的仇恨言论检测

    提出一种新颖的深度学习模型 ——DeepHate，以使用多方面的文本表示方法（如词嵌入、情感和主题信息），自动检测在线社交平台上的仇恨言论。在三个公开可用的实际数据集上进行了广泛的实验和评估，结果表明 DeepHate 在检测仇恨言论的任务上优于现有技术水平，并进行了案例研究，以提供有助于检测在线社交平台上的仇恨言论的显着功能的见解。

    Mar, 2021

  • 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

  • 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

  • 社交媒体仇恨言论检测的迁移学习

    本文介绍了一种机器学习和自然语言处理模型，通过自动识别网页文本中的仇恨言论以及利用迁移学习技术构建了一个识别仇恨言论的表示方法，并开发了一个可视化工具用于多个数据集的简要分析。

    Jun, 2019

  • 社交媒体中的强韧仇恨言论检测：跨数据集实证评估

    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。

    Jul, 2023

  • 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

  • 基于深度神经网络的改进型 Twitter 两阶段仇恨言论分类

    本文借助改进的 LSTM 神经网络架构，提出了一种基于 One-vs-Rest 分类器的两阶段方案，用于在社交媒体上自动检测仇恨性内容，并在公共语料库和其他数据集上进行了实验，结果显示其在仇恨言论检测任务中具有卓越的分类性能。

    Jun, 2022

  • 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