Inhalt
In dieser Übung erhalten Studierende Einblicke in Natural Language Processing im Kontext der automatisierten Erkennung von Hate Speech, diskriminierender, rassistischer und populistischer Sprache sowie missbräuchlicher Ausdrucksweisen. Wir werden die genannten Sprachphänomene detailliert analysieren, ihre Darstellungsformen in verschiedenen Textarten untersuchen und die angewandten Methoden zur automatisierten Klassifizierung dieser Textpassagen beleuchten. Nach einer theoretischen Einführung werden Diskussionsgruppen basierend auf ausgewählten wissenschaftlichen Arbeiten geleitet, um eine fundierte Analyse dieser Herausforderung des NLP zu ermöglichen und sie umfassend einschätzen zu können.
Studienleistung
- Vorbereitung von zwei Papers
- Vorstellung der Papers nach besprochenem Schema
- Anschließende Diskussion leiten
- Fragen vorbereiten
- Aktive Teilnahme an den Diskussionen
- Alle Papers lesen und sich auf die Diskussionen vorbereiten
Termine
22.04.2026
- Annotation mit INCEpTION
- Folien
- Zu lesen: Ludger Hoffmann. 2020. Zur Sprache des Rassismus. In: Sprachreport 1/2020. 40-47.
29.04.2026
- Folien
- Zu lesen: Plakidis, Melina and Rehm, Georg. 2022. A Dataset of Offensive German Language Tweets Annotated for Speech Acts.
06.05.2026
- Folien
- Zu lesen: Salles, Isadora, Francielle Vargas, und Fabrício Benevenuto. 2025. HateBRXplain: A Benchmark Dataset with Human-Annotated Rationales for Explainable Hate Speech Detection in Brazilian Portuguese. o. J.
13.05.2026
- Paper: Salles, Isadora, Francielle Vargas, und Fabrício Benevenuto. 2025. HateBRXplain: A Benchmark Dataset with Human-Annotated Rationales for Explainable Hate Speech Detection in Brazilian Portuguese. o. J.
- Präsentation: Johannes Witt
20.05.2026
- Paper: Klamm, Christopher, Ines Rehbein, und Simone Paolo Ponzetto. 2023. „Our Kind of People? Detecting Populist References in Political Debates“. Findings of the Association for Computational Linguistics: EACL 2023, 2023, 1227–43.
- Präsentation: Karoline Tanck
03.06.2026
- Paper: Melis, Matteo, Gabriella Lapesa, und Dennis Assenmacher. 2025. A Modular Taxonomy for Hate Speech Definitions and Its Impact on Zero-Shot LLM Classification Performance. o. J.
- Präsentation: Ricardo Schiffers
10.06.2026
- Paper: Carvallo, Andrés, Marcelo Mendoza, Miguel Fernández, u. a. 2025. Hate Explained: Evaluating NER-Enriched Text in Human and Machine Moderation of Hate Speech. o. J.
- Präsentation: David Lazzarini
17.06.2026
- Paper: Samghabadi, Niloofar Safi, Parth Patwa, Srinivas PYKL, Prerana Mukherjee, Amitava Das, und Thamar Solorio. 2020. „Aggression and Misogyny Detection using BERT: A Multi-Task Approach“. Proceedings of the Second Workshop on Trolling, Aggression and Cyberbul
- Präsentation: Hannah Liesenfeld
24.06.2026
- Paper: Zeng, Jingjie, Liang Yang, Zekun Wang, Yuanyuan Sun, und Hongfei Lin. 2025. Sheep’s Skin, Wolf’s Deeds: Are LLMs Ready for Metaphorical Implicit Hate Speech? o. J.
- Präsentation: Juliane Höfler
01.07.2026
- Paper: Yuan, Shuzhou, Ercong Nie, Lukas Kouba, u. a. 2025. LLM in the Loop: Creating the PARADEHATE Dataset for Hate Speech Detoxification. o. J.
- Präsentation: Naomi Jackson
08.07.2026
- Paper: Khurana, Urja, Eric Nalisnick, und Antske Fokkens. 2025. DefVerify: Do Hate Speech Models Reflect Their Dataset’s Definition? o. J.
- Präsentation: Ely Bertelsmann
15.07.2026
22.07.2026