Запис о доказима методе
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.
Изворни запис
Цитирани радови су копирани дословно из изворног записа методе. Из њих се не изводи верификација на нивоу тврдње.
Automated Hate Speech Detection
Таксономски запис методе · process-pipeline / text-mining
- 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
Куроване тврдње
Тврдње су сачуване у регистру доказа, свака са својом проценом.
Још увек нема курованих тврдњи
Овај приказ не измишља процену тврдње када регистар нема ниједну.
Сродне методе
Генерисано из графа метода и приказано као машински предложене везе — не изводи се тврдња доказа.