应对网络仇恨言论：一个 NLP 视角
计算与语言
2021-09-08 v1 机器学习
摘要
从与 COVID-19 疫情、美国大选和全球抗议相关的新闻中，网络仇恨言论引起了所有人的关注。网络毒性——网络仇恨行为的一个统称，以网络仇恨言论等形式表现出来。仇恨言论是出于目标实体的身份或观点而对其个人或群体进行的蓄意攻击。通过社交媒体进行的大众传播日益增多，进一步加剧了网络仇恨言论的有害后果。尽管利用自然语言处理（NLP）进行仇恨言论识别的研究已相当充分，但利用 NLP 预防和干预网络仇恨言论的工作相对缺乏。本文提出了一个关于仇恨言论 NLP 应对方法的整体概念框架，并对当前 NLP 应对网络仇恨言论的进展进行了全面综述。它根据作用时间对应对策略进行分类，并指出了该主题潜在的未来研究领域。
引用
@article{arxiv.2109.02941,
title = {Countering Online Hate Speech: An NLP Perspective},
author = {Mudit Chaudhary and Chandni Saxena and Helen Meng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.02941},
year = {2021}
}
备注
12 pages