多语言仇恨言论检测与反击语生成：综合概述与实用指南

在多语言环境中对抗线上仇恨言论需要超越英语中心模型的方案，才能捕捉全球在线话语的文化与语言多样性。本文提出了关于多语言仇恨言论检测与反击语生成的综合概述与实用指南，融合了最近在自然语言处理领域的进展。我们分析了单语系统在非英语和代码混合语境中为何常常失败，忽略了隐性仇恨及其特定文化表达。为此，我们概述了一个结构化的三阶段框架——任务设计、数据聚焦与评估——并参考最新数据集、模型与指标。该概述汇集了多语言资源与技术进展，同时凸显持久障碍，包括低资源语言的数据稀缺、系统开发中的公平性与偏见问题，以及对多模态解决方案的需求。通过将技术进展与伦理与文化考量相连接，为研究人员、实践者和政策制定者提供了可扩展的指南，以构建具上下文感知能力的包容性系统。我们的路线图旨在通过更公平、更有效的检测与反击语生成，推动全球语言环境中的在线安全。