Multilingual and Multimodal Hate Speech Detection in Social Media

Abstract

[ES] En esta tesis doctoral proponemos el diseño y desarrollo de tecnologías para el tratamiento automático de mensajes de odio. La hipótesis en la que se sustenta el proyecto es que la detección de odio puede mejorar al incorporar, en el procesamiento de textos, otras fuentes de información como las imágenes, que en varias ocasiones son compartidas junto a dichos mensajes. De esta forma, pretendemos desarrollar estrategias para la detección automática de odio desde un enfoque multimodal. Por otra parte, en el marco del proyecto tendremos en cuenta el análisis multilingüe de mensajes de odio, haciendo uso de estrategias de transferencia de aprendizaje para el tratamiento en idiomas con poca información. Para el desarrollo de la investigación, nos planteamos construir un conjunto de datos que permita el procesamiento multilingüe y multimodal. En general, el trabajo estará enfocado en técnicas de aprendizaje profundo en la propuesta de aproximaciones para la detección de odio.

[EN] In this doctoral thesis we propose the design and development of technologies for the automatic hate speech detection. The hypothesis on which the project is based is that hate detection can be improved by incorporating other sources of information such as images into text processing. In this way, we intend to develop strategies for automatic hate detection from a multimodal approach. Furthermore, the project will take into account the multilingual analysis of hate speech, using transfer learning strategies for the treatment in languages with little information. For the development of the research, we plan to build a dataset that allows multilingual and multimodal processing. In general, the work will be focused on deep learning techniques for the proposal of approaches for hate speech detection.