基于深度学习的推文仇恨言论检测
计算与语言
2017-06-02 v1 信息检索
摘要
Twitter上的仇恨言论检测对于争议事件提取、构建AI聊天机器人、内容推荐和情感分析等应用至关重要。我们将此任务定义为能够将一条推文分类为种族主义、性别歧视或两者皆非。自然语言结构的复杂性使得这项任务极具挑战性。我们利用多种深度学习架构进行了大量实验，以学习语义词嵌入来处理这种复杂性。我们在一个包含16K条标注推文的基准数据集上的实验表明，此类深度学习方法在F1分数上比当前最先进的字符/词n-gram方法高出约18个点。
引用
@article{arxiv.1706.00188,
title = {Deep Learning for Hate Speech Detection in Tweets},
author = {Pinkesh Badjatiya and Shashank Gupta and Manish Gupta and Vasudeva Varma},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.00188},
year = {2017}
}
备注
In Proceedings of ACM WWW'17 Companion, Perth, Western Australia, Apr 2017 (WWW'17), 2 pages