利用世界知识进行隐式仇恨言论检测
计算与语言
2023-01-02 v1
摘要
尽管已有大量关注投向显式仇恨言论的识别，但以隐晦或间接语言伪装的隐式仇恨表达十分普遍，并且仍是现有仇恨言论检测系统的主要挑战。本文首次尝试将实体链接（EL）技术应用于显式与隐式仇恨言论检测，我们表明，文本中实体提及的此类真实世界知识确实有助于模型更好地检测仇恨言论，且当存在显式实体触发词（如 rally、KKK）时，将其加入模型的益处更为显著。我们也讨论了真实世界知识未给仇恨言论检测带来增益的情况，从而为进一步理解和建模仇恨言论的微妙之处提供了更多洞见。
引用
@article{arxiv.2212.14100,
title = {Leveraging World Knowledge in Implicit Hate Speech Detection},
author = {Jessica Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.14100},
year = {2023}
}