NAYEL 在 SemEval-2020 任务 12：基于 TF/IDF 的阿拉伯语推文自动攻击性语言检测方法
计算与语言
2020-07-28 v1 信息检索
摘要
在本文中，我们呈现提交至“SemEval-2020 任务 12”的系统。所提系统旨在自动识别阿拉伯语推文中的攻击性语言。我们采用基于机器学习的方法设计系统，实现了以随机梯度下降(SGD)为优化算法的线性分类器。我们的模型在开发集与测试集上分别取得 84.20%、81.82% 的 f1 分数。性能最佳系统与该任务末名系统在测试集上的 f1 分数分别为 90.17% 与 44.51%。
引用
@article{arxiv.2007.13339,
title = {NAYEL at SemEval-2020 Task 12: TF/IDF-Based Approach for Automatic Offensive Language Detection in Arabic Tweets},
author = {Hamada A. Nayel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.13339},
year = {2020}
}
备注
Working notes of NAYEL's team submission to task 12 at SemEval-2020