面向印度语言的仇恨评论检测的多阶段训练方法

近年来，社交媒体已成为人们交流意见、交换信息和讨论思想的越来越流行的工具。鉴于其广泛存在和深远影响力，社交媒体必须保持安全空间。社交媒体上生成的内容可能包含仇恨言论，越来越需要检测此类内容。本文使用基于语言的预处理方法以及多模型集成，分析其仇恨评论检测性能。通过大量实验，我们提出了一种最小化假阳性率（将非仇恨内容标记为仇恨）的管道，使这些系统能够在不削弱言论自由的前提下检测仇恨评论。