不適切投稿自動検出システムの構築と放送禁止用語による検証

偏見や誹謗中傷といった不適切な表現を検知するモデルの構築には従来アノテーションを必要としてきたが，本研究はアノテーション無しに半自動的に訓練データを構成するシステムを提案する．不適切な単語リストを予め用意し，不適切な単語を含むSNS投稿を頻繁に行うユーザとそうでないユーザをルールベースで分類し，機械的にアノテーションに相当する訓練データを用意する．この訓練データで構築されたモデルは，特定の不適切表現に基づくアノテーションデータで学習されたモデルに比べて，背後にある潜在的なユーザ属性を捉え様々な不適切表現をより有効に検知できる可能性を示す．