GS_DravidianLangTech@2025：针对社交媒体中针对女性的侮辱性文本检测
计算与语言
2025-04-07 v1 社会与信息网络
摘要
社交媒体的滥用问题日益令人关心；然而，正在开发技术解决方案来有效地监管其内容。本文聚焦于检测针对社交媒体平台上针对女性的侮辱性文本。侮辱性言语指的是旨在伤害或煽动对脆弱个体或群体的仇恨的交流。具体而言，本研究旨在识别针对女性的侮辱语言。为实现此目标，我们利用逻辑回归和 BERT 作为基模型，在 DravidianLangTech@2025 提供的泰米尔语和马拉雅拉姆语数据集上进行训练。模型在测试数据集上的评估结果显示，BERT 在泰米尔语和马拉雅拉姆语上的宏平均 F1 分别为 0.729 和 0.6279。
引用
@article{arxiv.2504.02863,
title = {GS_DravidianLangTech@2025: Women Targeted Abusive Texts Detection on Social Media},
author = {Girma Yohannis Bade and Zahra Ahani and Olga Kolesnikova and José Luis Oropeza and Grigori Sidorov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.02863},
year = {2025}
}