Vi presenterar en strategi för att upptäcka hatpropaganda i online-text, där hatpropaganda definieras som kränkande tal som riktar sig mot specifika gruppegenskaper, såsom etniskt ursprung, religion, kön eller sexuell läggning. Även om hatpropaganda mot vilken grupp som helst kan ha vissa gemensamma drag, har vi lagt märke till att hat mot varje grupp vanligtvis kännetecknas av användning av en liten uppsättning stereotypa ord med hög frekvens; men sådana ord kan användas antingen i positiv eller negativ mening, vilket gör att vår uppgift liknar ordens meningsskiljaktighet. I denna artikel beskriver vi vår definition av hatpropaganda, insamlingen och noteringen av vår hatpropaganda corpus, och en mekanism för att upptäcka några vanliga metoder för att undvika vanliga "smutsiga ord" filter. Vi beskriver pilotklassificeringsförsök där vi klassificerar antisemitiskt tal med en noggrannhet på 94%, precision på 68% och recall på 60%, för ett F1-mått på.6375.
REF observerar att hattal riktat mot en viss grupp ofta uppvisar en hög frekvens av stereotypa ord.
Detecting Hate Speech on the World Wide Web
{'venue': 'Proceedings of the Second Workshop on Language in Social Media', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology']}