SemEval-2019 任务 6：社交媒体中攻击性语言的识别与分类（OffensEval）
计算与语言
2019-04-30 v3
摘要
我们给出 SemEval-2019 任务 6“社交媒体中攻击性语言的识别与分类（OffensEval）”的结果与主要发现。该任务基于一个新数据集，即攻击性语言识别数据集（OLID），其包含超过 14,000 条英文推文。任务设有三个子任务。子任务 A 的目标是区分攻击性与非攻击性帖子。子任务 B 关注帖子中攻击性内容的类型。最后，子任务 C 要求系统检测攻击性帖子的目标对象。OffensEval 吸引了大量参与者，是 SemEval-2019 中最受欢迎的任务之一。总计约 800 支队伍报名参与该任务，其中 115 支提交了结果，我们在本报告中予以呈现并分析。
引用
@article{arxiv.1903.08983,
title = {SemEval-2019 Task 6: Identifying and Categorizing Offensive Language in Social Media (OffensEval)},
author = {Marcos Zampieri and Shervin Malmasi and Preslav Nakov and Sara Rosenthal and Noura Farra and Ritesh Kumar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.08983},
year = {2019}
}
备注
Proceedings of the International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval)