本論文では，疑似ラベルを付与したデータセットを学習させることで，人間がラベリングせずに高精度のヘイトスピーチ検出モデルが構築可能であることを示す．この方法により，日本語ヘイトスピーチのラベル付きデータセットの作成にかかるコスト削減が期待できる．検証では，人間がラベリングしたデータセットと疑似ラベルを付与したデータセットを用いて学習した時の精度を比較した．その結果，人間がラベリングしたデータセットの精度よりは劣るが，LLMにより疑似ラベルを付与したデータセットのF値が0.5，正解率が0.9を達成した．そのため，LLMにより疑似ラベルを付与したデータセットが精度向上に有用であることが分かった．

Twitter(現X)などのSNSは，コミュニケーションツールとして広く普及しており，多くの人が利用している．一方で，SNS上での投稿が誹謗中傷や炎上などに繋がり，事件に発展するなど，大きな社会問題となっている．しかし，誹謗中傷や炎上を引き起こすヘイトスピーチは膨大であるため，手動で判別するのは難しい．そこで，機械学習を使ってヘイトスピーチを自動的に検出することで，ユーザーを保護し，安心安全なSNSを実現できる．現状，日本語におけるヘイトスピーチ検出は，英語に比べて精度が劣っており[2][3]，実用性は乏しい．その原因として，日本語ヘイトスピーチのラベル付きデータセットの不足[1]がある．一方で，ラベル付きデータセットを用意するには高コストで時間も要してしまうため，困難である．そこで，本研究では疑似ラベルを付与したデータセットを作成し，それを学習させることで，高精度なヘイトスピーチ検出モデルの構築が可能であることを示す．この方法により，人間がラベリングする際のコストや時間を削減することが期待できる．疑似ラベルの付与は2種類の方法で行った．1つ目は，ラベル付きの英語の大規模データセットを機械翻訳する方法である．2つ目は，ラベルなしの日本語データセットを，大規模言語モデル(LLM)を用いてラベリングする方法である．