利用图 Transformer 网络与社区上下文预测 Reddit 上的仇恨性讨论
计算与语言
2023-01-12 v1 机器学习
社会与信息网络
摘要
我们提出一种预测社交媒体平台上有害讨论的系统。我们的方案使用上下文深度语言模型，并提出集成最先进的 Graph Transformer Networks 来分析初始帖子之后的所有对话这一新颖思路。该框架还支持在对话展开时适应未来的评论。此外，我们研究了针对社区的仇恨言论分析是否能更有效地检测仇恨性讨论。我们在来自不同社区的 333,487 条 Reddit 讨论上评估了我们的方法。我们发现社区特定建模使性能提升一倍，且捕获更广泛讨论上下文的模型相比有限上下文模型准确率提高了 28%（对最具仇恨性的内容提高 35%）。
引用
@article{arxiv.2301.04248,
title = {Predicting Hateful Discussions on Reddit using Graph Transformer Networks and Communal Context},
author = {Liam Hebert and Lukasz Golab and Robin Cohen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.04248},
year = {2023}
}
备注
Accepted and Presented at WI-IAT 22