I denna studie närmar vi oss problemet med att skilja allmän svordomar från hatpropaganda i sociala medier, något som inte har beaktats i någon större utsträckning. Med hjälp av en ny datauppsättning annoterad specifikt för denna uppgift använder vi övervakad klassificering tillsammans med en uppsättning funktioner som inkluderar n-gram, skip-gram och klusterbaserade ordrepresentationer. Vi tillämpar metoder baserade på en-klassificerare samt mer avancerade ensembleklassare och staplad generalisering, vilket ger det bästa resultatet av 80% noggrannhet för denna 3-klass klassificering uppgift. Analys av resultaten visar att diskriminerande hatpropaganda och svordomar inte är en enkel uppgift, vilket kan kräva funktioner som fångar en djupare förståelse av texten inte alltid möjligt med yt-n-gram. Variabiliteten av guldetiketter i de kommenterade uppgifterna, på grund av skillnader i de subjektiva bedömningarna av notatorerna, är också en fråga. Andra anvisningar för det framtida arbetet diskuteras.
REF försöker skilja allmän svordomar från hatpropaganda, men deras resultat visar att det är svårt att skilja det ena från det andra.
Challenges in Discriminating Profanity from Hate Speech
{'venue': 'Shervin Malmasi, Marcos Zampieri (2018) Challenges in Discriminating Profanity from Hate Speech. Journal of Experimental&Theoretical Artificial Intelligence. Volume 30, Issue 2, pp. 187-202. Taylor&Francis', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}