Determining Code Words in Euphemistic Hate Speech Using Word Embedding Networks
Determining Code Words in Euphemistic Hate Speech Using Word Embedding Networks
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使用词嵌入网络确定委婉仇恨言论中的代码词
DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Jiebo Luo
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Rijul Magu;Jiebo Luo
虽然对在线外显辱骂语言检测的分析最近越来越受到关注，但内隐辱骂检测在很大程度上仍然是一个未被探索的领域。我们对隐含仇恨的一个子范畴：委婉的仇恨言论进行了研究。我们提出了一种方法来帮助识别未知的委婉语(或码字)，给出了一组包含已知码字的令人讨厌的推文。我们的方法利用单词嵌入和网络分析(通过中心性度量和社区检测)，以一种可以推广的方式来识别上下文中的委婉语--而不仅仅是仇恨言论。
While analysis of online explicit abusive language detection has lately seen an ever-increasing focus, implicit abuse detection remains a largely unexplored space. We carry out a study on a subcategory of implicit hate: euphemistic hate speech. We propose a method to assist in identifying unknown euphemisms (or code words) given a set of hateful tweets containing a known code word. Our approach leverages word embeddings and network analysis (through centrality measures and community detection) in a manner that can be generalized to identify euphemisms across contexts- not just hate speech.
影响因子：
4.9
作者：
Burnap, Pete;Williams, Matthew L.
通讯作者：
Williams, Matthew L.