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학술저널
저자정보
박하율 (고려대학교) 박현아 (연세대학교) 송상헌 (고려대학교)
저널정보
담화·인지언어학회 담화와인지 담화와인지 제29권 제2호
발행연도
2022.5
수록면
1 - 23 (23page)

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This study argues for the necessity of a Korean counter-speech dataset for ethical and effective hate speech detection research. Counter-speech is a response to online hate in order to stop the spread of hate speech and is considered an alternative approach to deleting and blocking. However, since counter-speech often employs offensive language or linguistic structures similar to hate speech, even the state-of-the-art hate speech detection models usually classify it as hate speech. This false positive bias risks silencing the language of minorities and their allies. However, the evaluation of Korean hate speech detection models remains untouched due to the absence of a Korean counter-speech dataset. Thus, we introduce the first Korean counter-speech dataset with annotations about target groups. We then tested a Korean hate speech detection model with our dataset, revealing a significant drop in the model’s accuracy from 97.9% to 42.7%.
#hate speech detection #counter-speech #language model #ethics in NLP

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 데이터 수집
4. 실험
5. 결과
6. 의의와 한계점
7. 결론
참고문헌

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