En viktig utmaning för automatisk upptäckt av hat och tal i sociala medier är separationen av hatpropaganda från andra tillfällen av kränkande språk. Lexikala detektionsmetoder tenderar att ha låg precision eftersom de klassificerar alla meddelanden som innehåller särskilda termer som hattal och tidigare arbete med övervakad inlärning har misslyckats med att skilja mellan de två kategorierna. Vi använde en crowd-sourced hat tallexikon för att samla tweets som innehåller hat tal nyckelord. Vi använder crowd-sourcing för att märka ett urval av dessa tweets i tre kategorier: de som innehåller hattal, bara kränkande språk, och de med ingendera. Vi utbildar en klassificerare i flera klasser för att skilja mellan dessa olika kategorier. En noggrann analys av förutsägelserna och felen visar när vi på ett tillförlitligt sätt kan skilja hatpropaganda från andra kränkande språk och när denna differentiering är svårare. Vi finner att rasistiska och homofobiska tweets är mer benägna att klassificeras som hatpropaganda men att sexistiska tweets i allmänhet klassificeras som stötande. Tweets utan uttryckligt hat sökord är också svårare att klassificera.
REF gjorde en djupgående analys av hatpropaganda på twitter och skilde mellan hatpropaganda och kränkande språk.
Automated Hate Speech Detection and the Problem of Offensive Language
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}