潜在仇恨:理解隐性仇恨言论的基准
计算与语言
2021-09-14 v1 社会与信息网络
摘要
社交媒体上的仇恨言论显著增长,给各人口群体的受害者带来严重后果。尽管表征与检测歧视性言论已受颇多关注,多数工作聚焦于显式或公开仇恨言论,未能应对一种基于编码或间接语言的更普遍形式。为填补此空白,本工作引入一个理论依据的隐性仇恨言论分类体系,以及一个带每条消息及其隐含细粒度标签的基准语料库。我们采用当代基线对数据集进行系统分析以检测与解释隐性仇恨言论,并讨论挑战现有模型的关键特征。该数据集将持续作为理解这一多面问题的有用基准。
引用
@article{arxiv.2109.05322,
title = {Latent Hatred: A Benchmark for Understanding Implicit Hate Speech},
author = {Mai ElSherief and Caleb Ziems and David Muchlinski and Vaishnavi Anupindi and Jordyn Seybolt and Munmun De Choudhury and Diyi Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.05322},
year = {2021}
}
备注
EMNLP 2021 main conference