Silent Signals, Loud Impact: LLMs for Word-Sense Disambiguation of Coded Dog Whistles

本文介绍了一种编码通讯方式——狗哨，它向特定受众传递第二层含义，常被用于种族和社会经济歧视。狗哨起源于美国政治，但近年来已在社交媒体中盛行，用于逃避仇恨言论检测系统并保持可信否认性。本文提出了一种使用大型语言模型（LLM）进行狗哨词义消歧的方法，并利用这种技术创建了一个数据集，包含16,550个高置信度编码的狗哨示例，这些示例用于正式和非正式通讯。Silent Signals是最大的已消歧狗哨用法数据集，可用于仇恨言论检测、新词汇和政治科学等应用。数据集可在https://huggingface.co/datasets/SALT-NLP/silent_signals找到。

本论文旨在通过大型语言模型（LLMs）进行词义消歧，从标准语言中区分出犬哨，以创建一个高置信度的犬哨数据集，以应用于仇恨言论检测、新词汇研究和政治学等领域。

使用大型语言模型（LLMs）对犬哨进行词义消歧，以创建一个高置信度的犬哨数据集。

本论文提出了一个新的方法来创建犬哨数据集，这是目前最大的犬哨数据集，可用于仇恨言论检测、新词汇研究和政治学等领域。该数据集已经公开发布。实验设计合理，使用了大量的数据集。该方法也可以用于其他语言中的犬哨检测。

近年来，犬哨检测已成为研究热点。相关的研究包括：《Detecting Dog Whistles in News Articles with BERT》、《Automated Hate Speech Detection and the Problem of Offensive Language》等。