Implicit Hate

仇恨言论在社交媒体上显着增加，对所有人口统计的受害者造成严重后果。尽管对歧视性言论的特征和检测给予了很多关注，但大多数工作都集中在明确或公开的仇恨言论上，未能解决基于编码或间接语言的更普遍的形式。为了填补这一空白，这项工作引入了一种理论上合理的隐含仇恨言论分类法和一个基准语料库，其中每条消息及其含义都有细粒度的标签。我们使用当代基线对我们的数据集进行系统分析，以检测和解释隐含的仇恨言论，并讨论挑战现有模型的关键特征。该数据集将继续作为理解这一多方面问题的有用基准。