Recent studies have alarmed that many online hate speeches are implicit. With its subtle nature, the explainability of the detection of such hateful speech has been a challenging problem. In this work, we examine whether ChatGPT can be used for providing natural language explanations (NLEs) for implicit hateful speech detection. We design our prompt to elicit concise ChatGPT-generated NLEs and conduct user studies to evaluate their qualities by comparison with human-written NLEs. We discuss the potential and limitations of ChatGPT in the context of implicit hateful speech research.


翻译:近期研究警示,网络空间中大量仇恨言论具有隐式特征。鉴于其隐晦特性,此类仇恨言论检测的可解释性已成为具有挑战性的研究课题。本文探究ChatGPT能否为隐式仇恨言论检测提供自然语言解释。我们设计了引导性提示词以生成简洁的ChatGPT解释文本,并通过用户研究将其与人工撰写的解释文本进行质量对比。最后,我们讨论了ChatGPT在隐式仇恨言论研究中的潜力与局限性。

0
下载
关闭预览

相关内容

ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),美国OpenAI 研发的聊天机器人程序 [1] ,于2022年11月30日发布 。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文任务。 [1] https://openai.com/blog/chatgpt/
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
19+阅读 · 2020年9月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
4+阅读 · 2023年5月4日
Arxiv
37+阅读 · 2021年8月2日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
4+阅读 · 6月6日
《国防领域安全采用大语言模型的战略蓝图》
专知会员服务
7+阅读 · 6月6日
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
17+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
14+阅读 · 6月4日
相关VIP内容
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
19+阅读 · 2020年9月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员