在社交媒体上从语言上区分种族微侵犯行为和回忆

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在这项工作中，我们研究了在线种族微侵犯的语言特征，以及它与黑人社交媒体用户回忆此类侵犯经历的叙述（回忆）有何不同。我们从野外社交媒体讨论中手动整理和注释了行为和回忆的语料库，并通过黑人研讨会参与者验证了标签。我们利用自然语言处理（NLP）和定性分析来分类（RQ1）、解释（RQ2）和表征（RQ3）美国种族主义背景下种族微侵犯行为和回忆的底层语言。我们的发现表明，神经语言模型（LMs）可以高精度地分类行为和回忆（RQ1），上下文词汇揭示了将黑人与强化负面刻板印象的物体联系起来的主题（RQ2）。此外，行为和回忆之间重叠的语言签名服务于不同的功能目的（RQ3），为社交媒体内容审核系统当前的挑战提供了更广泛的启示。