为达罗毗荼语言开发成功的攻击性语言识别共享任务
计算与语言
2021-11-08 v1
摘要
随着移动计算和Web技术的快速发展，社交网络平台上攻击性语言变得更加普遍。由于本地语言中的攻击性语言识别对于审核社交媒体内容至关重要，本文我们处理三种资源不足的达罗毗荼语言，即马拉雅拉姆语、泰米尔语和卡纳达语。我们介绍了FIRE 2020的HASOC-DravidianCodeMix任务和EACL 2021的DravidianLangTech任务，旨在为比较解决该问题的不同方法提供框架。本文描述了数据创建、定义了任务、列出了参与系统并讨论了各种方法。
引用
@article{arxiv.2111.03375,
title = {Developing Successful Shared Tasks on Offensive Language Identification for Dravidian Languages},
author = {Bharathi Raja Chakravarthi and Dhivya Chinnappa and Ruba Priyadharshini and Anand Kumar Madasamy and Sangeetha Sivanesan and Subalalitha Chinnaudayar Navaneethakrishnan and Sajeetha Thavareesan and Dhanalakshmi Vadivel and Rahul Ponnusamy and Prasanna Kumar Kumaresan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.03375},
year = {2021}
}
备注
23