透过不同视角研究社会不可接受话语分类（SUD）："我们是否达成共识？"
计算与语言
2023-08-09 v1 机器学习
摘要
我们研究在线文本中社会不可接受话语（SUD）的刻画与检测。我们首先构建并呈现一个新颖语料库，其中包含迄今最先进机器学习（ML）SUD 检测方案所用各类在线来源的、经人工标注的多样化文本。这一全局语境使我们得以测试围绕相同 SUD 类别但从不同语境获取知识的 SUD 分类器的泛化能力。由此视角，我们可通过讨论开放挑战与开放研究方向，分析（可能）不同的标注模态如何影响 SUD 学习。我们还提供了若干数据洞见，可辅助领域专家进行标注任务。
引用
@article{arxiv.2308.04180,
title = {Studying Socially Unacceptable Discourse Classification (SUD) through different eyes: "Are we on the same page ?"},
author = {Bruno Machado Carneiro and Michele Linardi and Julien Longhi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.04180},
year = {2023}
}