Qualitative Analysis of a Graph Transformer Approach to Addressing Hate Speech: Adapting to Dynamically Changing Content

要約

タイトル: グラフ変換アプローチによるヘイトスピーチの解決方法の定性的分析: 動的に変化するコンテンツへの適応

要約:
– ソーシャルメディア上でのヘイトスピーチを予測するアプローチを提供
– 投稿に続くディスカッションを考慮することが重要であることに注目
– グラフ変換ネットワークを使用した方法により、文脈を捉えアンチソーシャルな行動を予測することができる
– 定性的な分析を行い、方法が他の競合アプリケーションよりも優れている場合や、理想的なパフォーマンスを達成する上での課題があるシナリオを特定
– ヘイトスピーチが横行している投稿の種類についても検討し、より包括的なモデルへの拡張の可能性を示唆
– 文脈に関する推論に焦点を当てることで、オンライン投稿の多様な分析をサポートできることが重要である
– AIソリューションにおける動的変化の問題に影響を与える問題に特に関心を持ち、精神健康の向上にも貢献することができるとの結論

要約(オリジナル)

Our work advances an approach for predicting hate speech in social media, drawing out the critical need to consider the discussions that follow a post to successfully detect when hateful discourse may arise. Using graph transformer networks, coupled with modelling attention and BERT-level natural language processing, our approach can capture context and anticipate upcoming anti-social behaviour. In this paper, we offer a detailed qualitative analysis of this solution for hate speech detection in social networks, leading to insights into where the method has the most impressive outcomes in comparison with competitors and identifying scenarios where there are challenges to achieving ideal performance. Included is an exploration of the kinds of posts that permeate social media today, including the use of hateful images. This suggests avenues for extending our model to be more comprehensive. A key insight is that the focus on reasoning about the concept of context positions us well to be able to support multi-modal analysis of online posts. We conclude with a reflection on how the problem we are addressing relates especially well to the theme of dynamic change, a critical concern for all AI solutions for social impact. We also comment briefly on how mental health well-being can be advanced with our work, through curated content attuned to the extent of hate in posts.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI