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IndoToxic2024：一份丰富人口统计数据集，用于印度尼西亚语的仇恨言论和毒性类型
印尼互联网仇恨言论和毒性分类数据集的全面介绍以及对利用 BERT 模型和 gpt-3.5-turbo 进行情感分析的结果和注意事项。
PDF9 days ago
在线仇恨言论检测的差距弥合: X/Twitter 上对同性恋内容的 BERT 与传统模型的比较分析
我们的研究通过关注同性恋恶言，填补了在线仇恨言论检测研究中的一个重要空白。通过利用先进的情感分析模型，尤其是 BERT，和传统的机器学习方法，我们开发出了一个细致入微的方法来识别 X/Twitter 上的同性恋恶言内容。这项研究具有重要意义
PDF2 months ago
对代码混合的厌女言论进行的探索性数据分析
通过分析 YouTube 上的 Hinglish 评论数据集，实施预处理和探索性数据分析技术，从情感评分和词云等角度对该数据集的特性进行了深入了解。
PDF4 months ago
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
PDF6 months ago
RAUCG：用于对抗仇恨言论的检索增强无监督对抗性叙述生成
使用检索增强的无监督式反叙事生成方法，从外部统计数据中扩展反知识，并将其映射到反叙事，以应对自动生成反叙事所面临的限制。具有出色的性能表现和更强的泛化能力。
PDF9 months ago
自我权衡：通过注意力规范化改进仇恨言论对抗生成
介绍了使用注意力正则化技术改进预训练变换器语言模型（PLMs）生成对抗叙事的能力，实验表明，正则化的模型在大多数情况下能够产生比现有方法更好的对抗叙事，尤其是在训练数据中不存在仇恨目标的情况下。
PDF10 months ago
人机协作方法构建反仇恨言论对话数据集
本文介绍了一种混合方法收集在线仇恨言论和非政府组织的多轮对话数据，从而帮助训练自然语言生成模型以自动化反击网络仇恨言论。
PDF2 years ago
COLINGK-MHaS：韩国在线新闻评论中的多标签仇恨言论检测数据集
介绍了适用于韩语模式的多标记数据集 K-MHaS，基于六种不同的指标使用韩语 BERT 模型进行评估，其中具有子字符令牌化器的 KR-BERT 优于其他模型。
PDF2 years ago
哪种更有毒？来自 Jigsaw 对有毒评论的严重程度评估发现
本文比较评估了使用 transformers 和传统机器学习模型在 Jigsaw 最近发布的毒性严重度测量数据集上的表现，并通过可解释性分析展示了模型预测中的问题。
PDF2 years ago
面向多标签分类的韩国在线仇恨言论数据集：社会科学如何改进仇恨言论数据集？
我们提供了一个多标签的韩国在线仇恨言论数据集，考虑了文化和语言背景，建议了从社会科学角度构建更具多元文化背景的仇恨言论数据集的方法。基于 2.4 万的数据集测试模型，经过结合 1.1 万个额外数据，模型的 LRAP 准确率从 0.892 提
PDF2 years ago
ACL使用预训练语言模型生成反对仇恨言论的对比研究
本研究旨在使用预训练的语言模型对抗英语在线仇恨言论，我们发现自回归模型与随机解码结合是最有前途的；同时研究发现成功的反目标试验关键不在于整体相似性，而是训练数据中的特定子集与测试目标的共性。最后，我们提出了一种管道技术，将自动生成的反叙事加
PDF2 years ago
EMNLP从因果视角看在线仇恨言论调研
本文回顾相关研究，旨在探究针对在线仇恨言论的因果效应估计。作者提出了建立在线仇恨言论的因果术语下探讨该主题的必要性，并对研究方向、研究成果和未来研究问题进行了概述。
PDF3 years ago
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
PDF3 years ago
一种用于检测恶意模因的多模态框架
本篇论文旨在针对多种形式的恶意言论，特别是采用 Memes 表达的恶意言论开发一种新的多模态框架，该框架通过交叉验证的集成学习等增强措施，有效提高了已有多模态方法的性能，并在 Facebook 组织的 2020 年恶意 Memes 挑战的第
PDF4 years ago
ICMLDeL-haTE: 偏见言论检测的深度学习可调整集成模型
针对社交媒体上在线仇恨言论问题，提出了一种基于集成深度学习模型的新框架，包括对未标记数据集的自动分类、调整因子和弱监督学习方法，可有效提高依恋集等小众平台的恶意言论检测率。
PDF4 years ago
ETHOS：一个在线仇恨言论检测数据集
在本文中，我们提出了基于 YouTube 和 Reddit 评论的文本数据集 'EHTOS'，并介绍了用于创建该数据集的注释协议，旨在平衡数据。我们的关键假设是，即使从这样耗时的过程中获得一小部分标记数据，我们也可以保证在所检查的材料中发现
PDF4 years ago
创建图像和文本混合数据集以研究辱骂语言
使用 CREENDER 开发了一个注释工具，用于创建图像和滥用评论的多模态数据集，该数据集在不同角度被分析，发现图像中是否存在人会增加触发攻击性评论的概率。
PDF4 years ago
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
PDF5 years ago
分析 Twitter 上的仇恨与对立言论账户
本研究发现 Twitter 的在线仇恨言论与相应的反言论使用了不同的语言和策略，并且经过一些分析和建模，能够对这些用户进行可靠的分类以进一步研究。
PDF6 years ago
EMNLP基于预测嵌入的推特仇恨言论检测
利用预训练的词嵌入和最大 / 平均池化的神经网络方法，能够预测在三个公开数据集上的仇恨言论情况，相较于以往方法使用更少的参数和特征预处理，其在所有三个数据集上达到或超过了最新的 F1 表现。
PDF6 years ago