面向仇恨言论检测的深度学习方法：一项比较研究
计算与语言
2023-12-08 v2 人工智能
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机器学习
摘要
自动化仇恨言论检测是遏制仇恨言论传播的重要工具，尤其在社交媒体中。针对该任务已开发众多方法，包括近期大量涌现的基于深度学习的方法。同时也构建了多种数据集，体现了仇恨言论检测问题的各种表现形态。本文通过对三个最常用数据集的中介，对深度与浅层仇恨言论检测方法开展大规模实证比较。我们的目标是阐明该领域的进展，并识别当前最先进方法的优势与不足。我们特别将分析聚焦于实际性能指标，包括检测准确率、计算效率、使用预训练模型的能力以及领域泛化。借此，我们旨在为实践中仇恨言论检测的使用提供指导、量化最先进水平并指明未来研究方向。代码与数据集可在 https://github.com/jmjmalik22/Hate-Speech-Detection 获取。
引用
@article{arxiv.2202.09517,
title = {Deep Learning for Hate Speech Detection: A Comparative Study},
author = {Jitendra Singh Malik and Hezhe Qiao and Guansong Pang and Anton van den Hengel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.09517},
year = {2023}
}
备注
18 pages, 4 figures, and 6 tables