I kölvattnet av ett polariserande val är sociala medier fulla av hatfullt innehåll. För att ta itu med olika begränsningar av övervakade metoder för klassificering av hattal, inklusive corpus-fördomar och enorma kostnader för noteringar, föreslår vi en svagt övervakad tvåvägsstrategi för en online-hattalsdetekteringsmodell som utnyttjar storskaliga omärkta data. Detta system överträffar i hög grad system för att upptäcka hattal som är utbildade på ett övervakat sätt med hjälp av manuellt annoterade data. Att tillämpa denna modell på en stor mängd tweets samlas före, efter och på valdagen avslöjar motiv och mönster av inflammatoriska språk.
Från en samling tweets som publicerats runt den amerikanska valdagen, REF föreslog en svagt övervakad två-vägs bootstrapping strategi för att upptäcka och karakterisera online hat tal.
Recognizing Explicit and Implicit Hate Speech Using a Weakly Supervised Two-path Bootstrapping Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}