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#115 #acl2020
summarized by : taichi murayama
概要
sexism的な投稿を検知する研究は，ヘイトスピーチ検出やAbuse language 検知といった文脈で多く行われているが，その内容がだれを対象としたものなのか？経験談なのか？までの検知はできていない．
本論文では，新たな仏語データセットの構築を行い，sexistな投稿かどうか？更に，個別を対象としたものか？グループを対象したものか？などの分類タスクに取り組む．
新規性
sexism投稿の対象までに踏むこんだ新たな仏語データセットを構築し，新たなsexist投稿分類タスクとして取り組んだ点．
結果
新たな仏語Twitterデータセットを用いたsexist投稿分類タスクではBERTで構築したモデルが最も高い精度を達成した．
エラー分析の結果， 風刺やユーモアに関する投稿の分類がうまくできていないという問題が見られた．
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