面向阿拉伯语攻击性语言检测系统的微调方法：基于BERT的模型
计算与语言
2022-03-08 v1
摘要
网络攻击性语言问题限制了在线用户的健康与安全。应用最先进的尖端技术开发检测网络攻击性语言的系统，并确保在线社区的社交公正，至关重要。我们的研究考察了在多个阿拉伯语攻击性语言数据集上微调的效果。我们开发了多个分类器，分别单独及组合使用四个数据集，以获取关于阿拉伯语网络攻击性内容的知识并据此对用户评论分类。我们的结果表明迁移学习对分类器性能的影响有限，尤其对于高度方言化的评论。
引用
@article{arxiv.2203.03542,
title = {Fine-Tuning Approach for Arabic Offensive Language Detection System: BERT-Based Model},
author = {Fatemah Husain and Ozlem Uzuner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.03542},
year = {2022}
}
备注
5 pages. Future Technologies and Innovations (FTI) Proceedings, 4th International Conference on Computer Applications and Information Security (ICCAIS 2021). arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2102.05708