社会文化因素对社交媒体上反 LGBTQ + 内容的监控
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。检测系统发现，社会文化因素对仇恨言论的发展产生影响。采用开源训练数据在不同的英语国别社交媒体上监测反 LGBTQ + 内容的合适性进行了调查，结果显示开源仇恨言论数据集的社会和文化一致性影响了预测结果。此外，开源训练数据中针对反 LGBTQ + 辱骂的关键字搜索方法会导致模型过度拟合，从而可能未能检测到反 LGBTQ + 内容。我们建议结合经验输出和定性洞察，以确保这些系统具有合适的功能。
机器学习在保护在线空间免受仇恨性沟通方面至关重要，但其在检测特定身份的仇恨性沟通方面表现不佳且可能存在歧视。研究发现，现有的自动检测仇恨性沟通的数据集存在对特定身份的偏向。然而，该研究领域正朝着广泛化和多样化的积极趋势发展。
