Hate Speech Detection
Hate speech detection is a natural-language-processing task that automatically identifies hateful, offensive, or harmful text on social media and online platforms. The task was sharpened by Davidson and colleagues (2017), who showed why separating genuine hate speech from merely offensive language is a hard, distinct classification problem rather than a single toxicity score.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- Davidson, T., Warmsley, D., Macy, M. & Weber, I. (2017). Automated Hate Speech Detection and the Problem of Offensive Language. ICWSM, 11(1), 512-515. · DOI 10.1609/icwsm.v11i1.14955
- Fortuna, P. & Nunes, S. (2018). A Survey on Automatic Detection of Hate Speech in Text. ACM Computing Surveys, 51(4), 1-30. · DOI 10.1145/3232676
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.