MetaHate：统一仇恨言论检测努力的数据集
计算与语言
2025-05-06 v1 社会与信息网络
摘要
仇恨言论是一种普遍且有害的在线话语形式，常通过一系列侮辱性言辞表现出来，从仇恨推文到诽谤性帖子。随着此类言论的泛滥，它将人们在全球范围内联系起来，并对目标个体和社区构成重大的社会、心理乃至偶尔的人身威胁。当前应对这一现象的计算语言学方法依赖于带标注的社交媒体数据集进行训练。为统一各方努力，本研究推进了对综合性元数据集的关键需求，倡导构建一个广泛的数据集以有效帮助应对此问题。我们审查了60多个数据集，选择性地将相关数据集整合入MetaHate。本文对现有数据集进行了详细审视，突出了其优势与局限。我们的发现有助于更深入地理解现有数据集，为训练更鲁棒、适应性更强的模型铺平道路。这些增强的模型对于有效打击数字领域中动态且复杂的仇恨言论至关重要。
引用
@article{arxiv.2401.06526,
title = {MetaHate: A Dataset for Unifying Efforts on Hate Speech Detection},
author = {Paloma Piot and Patricia Martín-Rodilla and Javier Parapar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.06526},
year = {2025}
}