연구진은 암묵적 혐오 표현 분류의 어려움을 해결하기 위해 ImpSH 프레임워크를 제안했어요. ImpSH는 가용 시 내재적 진술과 게시물을 정렬하고, 맥락 기반 준-경도 부정 샘플링을 활용해 학습을 집중해요.
IHC, SBIC, DynaHate 데이터셋에서 BERT와 HateBERT 모델을 사용한 실험 결과, ImpSH는 기존 방식보다 교차 도메인 성능을 향상시켰어요.
ImpSH는 긍정적인 쌍을 더욱 단단하게 만들고, 전역적인 확산을 균형 있게 유지하며, 도메인 이동 시 일반적인 오탐 사례를 보여줘요.