利用论证结构预测内容仇恨程度
计算与语言
2026-05-06 v2
摘要
信息失调是一种影响广泛社会的挑战性现象。该现象涉及在线上传播误导性、虚构性和仇恨性内容。尽管在不同情境下，此问题的不同维度可能占主导，但总体而言，这是一个需要综合解决方案的广泛问题。虽然每个维度（仇恨言论、虚构信息、虚假信息等）都需要深入分析，但本文我们关注论证结构能否为链接这些问题的不同领域提供相关信息。特别是，我们聚焦于由白人至上主义论坛信息构成的 WSF-ARG+ 数据集，该数据集按论证结构（前提和结论）对论坛信息进行注释。在该数据集上，我们利用论证组件的可信度和仇恨程度注释，获取有关整个信息仇恨程度的见解。我们的结果显示出令人鼓舞的见解（最高达96% F1分数），表明未来可将此方向扩展到仇恨内容识别和信息失调对策中。
引用
@article{arxiv.2605.02457,
title = {Leveraging Argument Structure to Predict Content Hatefulness},
author = {Nicolás Benjamín Ocampo and Davide Ceolin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.02457},
year = {2026}
}