CoSyn: Detecting Implicit Hate Speech in Online Conversations Using a Context Synergized Hyperbolic Network

要約

オンラインで会話するソーシャル メディア ユーザーが急増したことも、ヘイトスピーチの大幅な増加につながっています。
これまでの研究のほとんどは、露骨で憎悪に満ちたフレーズを利用する明示的なヘイトスピーチの検出に焦点を当てており、間接的またはコード化された言語を通じて暗黙のヘイトスピーチまたは憎悪を示すヘイトスピーチの検出に焦点を当てた研究はほとんどありません。
このホワイト ペーパーでは、オンラインの会話ツリーで暗黙のヘイト スピーチを検出するための、ユーザーと会話のコンテキストの相乗ネットワークである CoSyn を紹介します。
CoSyn はまず、新しい双曲線フーリエ注意メカニズムと双曲線グラフ畳み込みネットワークを使用して、ユーザーの個人的な歴史的および社会的コンテキストをモデル化します。
次に、双曲線空間での新しいコンテキスト相互作用メカニズムを使用して、ユーザーの個人的なコンテキストと会話のコンテキストを共同でモデル化し、2 つの間の相互作用を明確に捉え、両方のコンテキストから取得する情報量について独立した評価を行います。
CoSyn は、ソーシャル メディアのスケールフリー ダイナミクスを説明するために、双曲線空間ですべての操作を実行します。
Twitter の会話を使用したオープンソースのヘイト スピーチ データセットで CoSyn の有効性を定性的および定量的に実証し、CoSyn が 8.15% ～ 19.50% の範囲で絶対的な改善を示し、暗黙のヘイト スピーチを検出するすべてのベースラインよりも優れていることを示します。

要約(オリジナル)

The tremendous growth of social media users interacting in online conversations has also led to significant growth in hate speech. Most of the prior works focus on detecting explicit hate speech, which is overt and leverages hateful phrases, with very little work focusing on detecting hate speech that is implicit or denotes hatred through indirect or coded language. In this paper, we present CoSyn, a user- and conversational-context synergized network for detecting implicit hate speech in online conversation trees. CoSyn first models the user’s personal historical and social context using a novel hyperbolic Fourier attention mechanism and hyperbolic graph convolution network. Next, we jointly model the user’s personal context and the conversational context using a novel context interaction mechanism in the hyperbolic space that clearly captures the interplay between the two and makes independent assessments on the amounts of information to be retrieved from both contexts. CoSyn performs all operations in the hyperbolic space to account for the scale-free dynamics of social media. We demonstrate the effectiveness of CoSyn both qualitatively and quantitatively on an open-source hate speech dataset with Twitter conversations and show that CoSyn outperforms all our baselines in detecting implicit hate speech with absolute improvements in the range of 8.15% – 19.50%.

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