在线对话中社区敏感型规范违背的检测
计算与语言
2021-10-12 v1
摘要
在线平台与社区制定了自身的规范，以约束社区内可接受的行为。NLP 领域的大量工作聚焦于识别不可接受的行为，且近来关注于在其发生前予以预测。然而，这些努力大多将毒性（toxicity）作为社区规范违背的唯一形式。这种关注忽视了版主所执行的远为庞大的规则集合。在此，我们引入一个新的数据集，聚焦于本地对话与全局社区语境中更完整的社区规范及其违背谱系。我们提出一系列利用该数据构建上下文与社区敏感型规范违背检测的模型，表明这些改进带来了高性能。
引用
@article{arxiv.2110.04419,
title = {Detecting Community Sensitive Norm Violations in Online Conversations},
author = {Chan Young Park and Julia Mendelsohn and Karthik Radhakrishnan and Kinjal Jain and Tushar Kanakagiri and David Jurgens and Yulia Tsvetkov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.04419},
year = {2021}
}
备注
Findings of EMNLP 2021