Vi presenterar en ordboksbaserad strategi för att upptäcka rasism i nederländska sociala medier kommentarer, som hämtades från två offentliga belgiska sociala medier som kan locka till sig rasistiska reaktioner. Dessa kommentarer betecknades som rasistiska eller icke-rasistiska av flera annoterare. För vårt tillvägagångssätt skapades tre diskursordböcker: först skapade vi ett lexikon genom att hämta möjligen rasistiska och mer neutrala termer från träningsdata, och sedan utöka dessa med mer allmänna ord för att ta bort vissa fördomar. En andra ordbok skapades genom automatisk expansion med hjälp av en Word2vec modell tränad på en stor corpus av allmän nederländsk text. Slutligen skapades en tredje ordbok genom att manuellt filtrera bort felaktiga expansioner. Vi tränade flera Support Vector Machines, med hjälp av fördelningen av ord över de olika kategorierna i ordböckerna som funktioner. Den bäst presterande modellen använde den manuellt rengjorda ordboken och fick en F-poäng på 0,46 för rasistklassen på ett testset bestående av osynliga nederländska kommentarer, hämtade från samma platser som användes för träningssetet. Den automatiska utbyggnaden av ordboken ökade endast något modellens prestanda, och denna ökning av prestandan var inte statistiskt signifikant. Det faktum att täckningen av de utökade ordböckerna ökade tyder på att de ord som automatiskt lades till inträffade i corpus, men inte kunde påverka prestanda på ett meningsfullt sätt. Ordlistorna, koden och förfarandet för att begära corpus finns på: https://github.com/clips/hades.
REF använder hatet talordlistor tillsammans med stöd vektor maskiner för att identifiera rasism på nederländska sociala medier.
A Dictionary-based Approach to Racism Detection in Dutch Social Media
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Sociology']}