Hate音声現象の研究,解析および理解のためのサポートとしてのデータVizプラットフォーム【JST・京大機械翻訳】

Capozzi Arthur T. E.; Patti Viviana; Ruffo Giancarlo; Bosco Cristina

文献

J-GLOBAL ID：202002278910198084 整理番号：20A1947433

Hate音声現象の研究,解析および理解のためのサポートとしてのデータVizプラットフォーム【JST・京大機械翻訳】

A Data Viz Platform as a Support to Study, Analyze and Understand the Hate Speech Phenomenon

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号： WS.2 2018 ページ： 28-35 発行年： 2018年
JST資料番号： D0698C 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,ソーシャルメディアにおけるヘート音声現象を理解する目的で収集された異なるコーパスを研究し,解析するために,自然言語処理(NLP)のスケジューリングをサポートするために設計されたデータ可視化プラットフォームを提示した。このプロジェクトは,イタリアの公衆の議論において非常に議論されている民族の少数民族の特定のグループに取り組まれたツイートを収集するコーパスの創造から始まった。各ピンセットは,ヘート音声現象を特徴付けるために使用された異なる特徴を捉えるために,一連の属性で手動でタグ付けされた。このコーパスは,自動分類器を訓練するために使用され,そのテストと検証において,それを採用する前に,大規模データセット上でヘート音声として目標をつけたピンセットを検出するために採用される前に,主に構築される。多くの他の伝統的機械学習タスクとは対照的に,精度に関して高いスコアを達成する良好な分類器を構築することは,言語の固有曖昧さ,ソーシャルメディアにおける適切で説明可能なコンテキストの欠如,およびサルコスティックと鉄心のオンラインユーザの姿勢のため,そのようなシナリオにおいて非常に困難である。したがって,効果的な特徴選択プロセスを適切に検証するために,選択した属性間の相関を研究し,解析する必要がある。この動機は,収集したピンセットを特性化するために使用された次元を横断して,著者らのコーパスにおけるデータを探索するための対話型プラットフォームの構築を動機づけた。本論文では,ヘート音声データセットの簡単な紹介の後,ダッシュボードがNLPパイプラインにいかに適合できるか,そして,そのアーキテクチャがどのように構造化できるかを示す。最後に,空間,時間,および数値属性でデータを可視化する直面するいくつかの課題を提示する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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著者キーワード (3件)： , ,

自然語処理 , 音声処理

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