主观的 $\textit{Isms}$？论滥用语言检测中仇恨与冒犯混淆的危险
计算与语言
2024-03-05 v1 人工智能
计算机与社会
摘要
自然语言处理研究已开始接受标注者主观性的概念，这是由标注中的差异所驱动的。这种方法将每位标注者的观点视为有效的，这对于内含主观性的任务（例如情感分析）可能非常合适。然而，这种建构对于仇恨言论检测等任务可能是不合适的，因为它赋予了例如性别歧视或种族主义的所有立场同等的有效性。我们认为，仇恨与冒犯的混淆会使关于仇恨言论的研究发现失效，并呼吁未来的工作应立足于理论，将仇恨与其正交概念——冒犯——区分开来。
引用
@article{arxiv.2403.02268,
title = {Subjective $\textit{Isms}$? On the Danger of Conflating Hate and Offence in Abusive Language Detection},
author = {Amanda Cercas Curry and Gavin Abercrombie and Zeerak Talat},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.02268},
year = {2024}
}