一项关于检测针对人权捍卫者攻击的新任务与数据集
计算与语言
2023-07-03 v1
摘要
随时间推移和按地理位置对针对人权捍卫者的攻击进行回顾性分析，对于人道主义组织更好地理解历史或正在发生的人权侵犯行为，从而更好地管理此类事件的全球影响具有重要意义。我们假设自然语言处理（NLP）能够通过快速处理大量新闻文章集合来检测并总结针对人权捍卫者攻击的特征，从而支持此类工作。为此，我们提出了一个用于检测针对人权捍卫者攻击（HRDsAttack）的新数据集，该数据集包含对500篇在线新闻文章的众包标注。标注内容包括关于攻击类型和地点的细粒度信息，以及关于受害者（们）的信息。我们通过使用该数据集在若干子任务上训练和评估基线模型以预测所标注的特征，展示了该数据集的实用性。
引用
@article{arxiv.2306.17695,
title = {A New Task and Dataset on Detecting Attacks on Human Rights Defenders},
author = {Shihao Ran and Di Lu and Joel Tetreault and Aoife Cahill and Alejandro Jaimes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.17695},
year = {2023}
}