kubota/defamation-japanese-twitter

defamation_japanese_twitter

Twitter日本語誹謗中傷検出データセット

Dataset Summary

SNSにおける誹謗中傷検出のためのデータセットです．

5,000件の日本語のツイートに，それぞれ以下で定義している誹謗中傷の対象者と内容をアノテーションしています．アノテーションは，3人のクラウドワーカーにより行われています．2022年2月15日から2022年6月30日までのツイートです． 元のツイートは含まれていないため，Twitter APIを用いてデータセットを収集してください．

中傷対象(target)と中傷内容(label)の2項目がアノテーションされています．

• target ：テキストが話題にしている対象者の分類
• label ： targetで選択された対象者に対する誹謗中傷の種類の分類

文として成立しておらず意味の取れないものはラベルC(0)としています．

target	対象	例
A1(1)	(人種・性別・職業・思想などを共通とする)グループ	(人種・性別・職業・思想などを共通とする)グループ
A2(2)	個人（著名人や知人など）	〇〇大統領，芸能人の〇〇さん，おまえ
A3(3)	対象がはっきりしないもの
C(0)	文として成立しておらず意味が取れない

label	誹謗中傷の種類	侵害されるもの	例
B1(1)	生命を脅かす，精神的・身体的な危害を加える	私生活の平穏	• 殺害予告などの脅迫発言 • ◯◯なんていなくなればいいのにな
B2(2)	容姿，人格などをけなしている	名誉感情	• 太っているくせにカッコいいと勘違いしている • 田舎育ちだからファッション感覚がない
B3(3)	社会から客観的に受ける価値を低下させる	名誉権	• ◯◯さんは過去に事件を起こして逮捕されたことがある • ◯◯さんは会社の同僚と不倫をしている
B4(4)	B1-B3のどれにも当てはまらず中傷性がない
C(0)	文として成立しておらず意味が取れない

Data Fields

• id Twitter ID
• target: 3名のアノテータのカテゴリAの回答 values: C(0), A1(1), A2(2), A3(3)
• label: 3名のアノテータのカテゴリBの回答 values: C(0), B1(1), B2(2), B3(3), B4(4)
• user_id_list: 匿名化された回答者のID

Example Using Twitter API

# sample code from https://github.com/twitterdev/Twitter-API-v2-sample-code/blob/main/Tweet-Lookup/get_tweets_with_bearer_token.py
import requests
import os
import json
from datasets import load_dataset

# To set your enviornment variables in your terminal run the following line:
# export 'BEARER_TOKEN'='<your_bearer_token>'
bearer_token = os.environ.get("BEARER_TOKEN")


def create_url(ids: list):
    tweet_fields = "tweet.fields=created_at"
    ids = f"ids={','.join(ids)}"
    url = "https://api.twitter.com/2/tweets?{}&{}".format(ids, tweet_fields)
    return url


def bearer_oauth(r):
    """
    Method required by bearer token authentication.
    """

    r.headers["Authorization"] = f"Bearer {bearer_token}"
    r.headers["User-Agent"] = "v2TweetLookupPython"
    return r


def connect_to_endpoint(url):
    response = requests.request("GET", url, auth=bearer_oauth)
    if response.status_code != 200:
        raise Exception(
            "Request returned an error: {} {}".format(
                response.status_code, response.text
            )
        )
    return response.json()


def get_text_data(examples):
    url = create_url(examples["id"])
    json_response = connect_to_endpoint(url)
    # print(json_response["data"])
    text_dict = {data["id"]: data["text"] for data in json_response["data"]}
    time_dict = {data["id"]: data["created_at"] for data in json_response["data"]}
    return {
        "text": [text_dict.get(id) for id in examples["id"]],
        "created_at": [time_dict.get(id) for id in examples["id"]],
    }


dataset = load_dataset("kubota/defamation-japanese-twitter")
dataset = dataset.map(get_text_data, batched=True, batch_size=100)
dataset["train"].to_pandas().head()

Contributions

Thanks to @kubotaissei for adding this dataset.