英语和普通话中居高临下与屈尊俯就式语言的检测

arXiv cs.AI 论文
nlp hate-speech-detection bert fine-tuning text-classification chinese convolutional-neural-networks

摘要

本文提出了一种自动检测英语和汉语普通话中居高临下和屈尊俯就语言（PCL）的系统，对比了静态词嵌入结合卷积神经网络（CNN）的方法与经过微调的 BERT 嵌入方法，后者在开发集上取得了 0.528 的 F1 分数。

arXiv:2610.31808v1 Announce Type: new Abstract: Patronizing and condescending language (PCL) is a form of harmful language that belittles and assumes pity for vulnerable groups, reinforcing negative societal stereotypes. However, unlike overt hate speech, it is often difficult to detect, even for human judges. This paper proposes a system for the automated detection of PCL. Our first approach uses static word embeddings and a convolutional neural network for classification, while our second approach uses pre-trained BERT embeddings fine-tuned for the PCL task. Our second approach was considerably more successful, and achieved an F1 score of 0.528 over the development set.
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