应对印度语言中的仇恨内容：HASOC '21
计算与语言
2021-11-08 v2
摘要
大量人群对在线社交媒体（OSM）消费的急剧增长，带来了遏制这些平台上仇恨内容传播的关键问题。随着 OSM 在多语言中的使用日益增长，检测和刻画仇恨的任务变得更加复杂。代码混合文本的细微变化以及文字系统的切换进一步增加了复杂性。本文介绍了 IIIT Hyderabad 的 PreCog 团队针对 HASOC 2021 多语言 Twitter 仇恨言论检测挑战提出的解决方案。我们采用基于多语言 Transformer 的方法，并描述了我们针对挑战中所有 6 个子任务的架构。在参与所有子任务的 6 支队伍中，我们的提交总体排名第 3。
引用
@article{arxiv.2110.12780,
title = {Battling Hateful Content in Indic Languages HASOC '21},
author = {Aditya Kadam and Anmol Goel and Jivitesh Jain and Jushaan Singh Kalra and Mallika Subramanian and Manvith Reddy and Prashant Kodali and T. H. Arjun and Manish Shrivastava and Ponnurangam Kumaraguru},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.12780},
year = {2021}
}
备注
12 pages, 6 figures, 2 tables, Accepted at FIRE 2021, CEUR Workshop Proceedings (http://fire.irsi.res.in/fire/2021/home)