MTLHealth：用于检测学生作文中不良内容的深度学习系统
计算与语言
2021-03-16 v2
摘要
在 ACT 等标准化考试的作文提交中，偶尔会包含欺凌、自残、暴力及其他形式的不良内容。评分人员必须十分谨慎地识别此类情况，并决定是否代表可能处于危险中的学生向有关部门报警。对于能够通过自动标记潜在不良内容实例来辅助人类决策者的稳健计算机系统的需求正日益增长。本文描述了 MTLHealth，一个围绕计算语言学近期进展（尤其是预训练语言模型 Transformer 网络）构建的不良内容检测流水线。
引用
@article{arxiv.2103.04290,
title = {MTLHealth: A Deep Learning System for Detecting Disturbing Content in Student Essays},
author = {Joseph Valencia and Erin Yao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.04290},
year = {2021}
}
备注
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