多様な表現を含む攻撃的テキストの自動分類

テキストの攻撃性の強さを推定するモデルの学習用データセットを構築する手法を提案する．多くの人から非難を浴びている炎上ツイートに着目し，それに対する反応を攻撃的テキストとして収集する．さらに，収集されたテキストから攻撃的でないものを自動的に除外することでデータセットの品質を高める．提案手法は攻撃的キーワードを手がかりとしないため，多様な表現を含む攻撃的テキストを収集できる．実験の結果，提案手法によって構築されたデータセットから学習された攻撃性判定モデルがベースラインを上回ることを確認した．