游戏内毒性语言检测：共享任务与注意力残差
计算与语言
2025-04-02 v4
摘要
游戏内毒性语言已成为游戏行业与社区中的棘手难题。已有若干在线游戏毒性分析框架与模型被提出。然而，由于游戏内聊天具有极短文本长度的特性，毒性检测仍具挑战性。本文描述了如何利用真实世界游戏内聊天数据建立游戏内毒性语言共享任务。此外，我们提出并介绍了用于游戏内聊天中毒性语言 token 标注（槽填充）的模型/框架。相关代码已在GitHub公开：https://github.com/Yuanzhe-Jia/In-Game-Toxic-Detection
引用
@article{arxiv.2211.05995,
title = {In-game Toxic Language Detection: Shared Task and Attention Residuals},
author = {Yuanzhe Jia and Weixuan Wu and Feiqi Cao and Soyeon Caren Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.05995},
year = {2025}
}
备注
Accepted at AAAI 2023 Poster