I kölvattnet av ett polariserande val är cybervärlden full av hat. Sammanhang som åtföljer en hattalstext är användbart för att identifiera hattal, vilket dock i stor utsträckning har förbisetts i befintliga datauppsättningar och modeller för att upptäcka hattal. I denna tidning ger vi en kommenterad corpus av hattal med kontextinformation väl bevarad. Sedan föreslår vi två typer av hattal detektionsmodeller som innehåller kontextinformation, en logistisk regressionsmodell med kontextfunktioner och en neural nätverksmodell med inlärningskomponenter för sammanhang. Vår utvärdering visar att båda modellerna överträffar en stark baslinje med cirka 3% till 4% i F1-poäng och kombinerar dessa två modeller ytterligare förbättra prestandan med ytterligare 7% i F1-poäng.
I REF föreslogs två typer av modeller för att upptäcka hattal som innehåller kontextinformation, en logistisk regressionsmodell med kontextfunktioner och en neural nätverksmodell med inlärningskomponenter för sammanhang.
Detecting Online Hate Speech Using Context Aware Models