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hate speech
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数据保护官员在民主活动上讨论人工智能和仇恨言论
州数据保护委员会将参加民主长夜活动。Tobias Keber 和 Michael Blum 将在现场播客中讨论数据自由、社交媒体、仇恨言论和人工智能。该活动免费参加，重点关注数据保护和相关法规。
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新的大语言模型框架应对隐性及基于事实的仇恨言论检测 · 跟踪 2 个来源
研究人员开发了新的框架，通过整合大语言模型 (LLM) 来更有效地检测仇恨言论。一种方法 WSF-ARG+ 引入了一个数据集和一个循环中的大语言模型系统，用于识别使用事实类（尽管不正确）信息的仇恨言论，提高了检测准确性并减少了人工标注工作。另一个框架 FAID 则通过将隐性仇恨言论分为浅层、目标型和依赖上下文三种形式，然后对每种形式应用自适应检测策略，以提高效率和准确性。
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新框架改进隐式仇恨言论检测的泛化能力
研究人员开发了ImpSH，一个旨在提高隐式仇恨言论检测模型泛化能力的新框架。这种基于三元组的方法将帖子与其隐含陈述对齐，并使用上下文约束半硬负例来更好地区分相似但不同的仇恨言论实例。使用BERT和HateBERT模型在多个数据集上的评估表明，与标准的监督对比方法相比，ImpSH可以提高跨域性能。
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大型语言模型协助专家撰写反驳仇恨言论的内容
研究人员开发了利用大型语言模型（LLMs）辅助撰写反驳在线仇恨言论和虚假信息的方法。该研究探索了三种策略，包括使用事实核查和非政府组织（NGO）指南提示LLMs，以及结合两者的混合方法。虽然LLMs在40%的情况下生成了足够好的反驳言论，但专家修订显著提高了输出的质量和对指南的遵循度。