Hate Speech Detection using Attention-based LSTM

Résumé En It

This paper describes the system we developed for EVALITA 2018, the 6th evaluation campaign of Natural Language Processing and Speech tools for Italian, on Hate Speech Detection (HaSpeeDe). The task consists in automatically annotating Italian messages from two popular micro-blogging platforms, Twitter and Facebook, with a boolean value indicating the presence or not of hate speech. We propose an Attention-based in Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network where the attention layer helps to calculate the contribution of each part of the text towards targeted hateful messages.

In questo articolo descriviamo il sistema che abbiamo sviluppato per il task di Hate Speech Detection (HaSpeeDe), presso EVALITA 2018, la sesta campagna di valutazione dellelaborazione del linguaggio naturale. Il task consiste nellannotare automaticamente testi italiani da due popolari piattaforme di micro-blogging, Twitter e Facebook, con un valore booleano indicando la presenza o meno di incitamento allodio. Il nostro approccio usa una rete neurale ricorrente LSTM attention-based, in cui il layer di attenzione aiuta a calcolare il contributo di ciascuna porzione del testo verso messaggi di odio mirati.