Key points are not available for this paper at this time.
A identificação de discurso de ódio nas mídias sociais é de grande importância e recebe muita atenção na comunidade de classificação de textos. Há uma enorme demanda por pesquisas para idiomas além do inglês. A trilha HASOC pretende estimular o desenvolvimento na área de discurso de ódio para Hindi, Alemão e Inglês. Três conjuntos de dados foram desenvolvidos a partir do Twitter e Facebook e disponibilizados. Classificação binária e subclasses mais detalhadas foram oferecidas em 3 subtarefas. Para todas as subtarefas, 321 experimentos foram submetidos. As abordagens mais utilizadas foram redes LSTM processando entrada de embedding de palavras. A performance do melhor sistema para identificação de discurso de ódio para inglês, Hindi e alemão foi uma pontuação Macro-F1 de 0,78, 0,81 e 0,61, respectivamente.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Thomas Mandl
Sandip Modha
Prasenjit Majumder
Dalhousie University
University of Hildesheim
Dhirubhai Ambani Institute of Information and Communication Technology
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Mandl et al. (Thu,) estudaram esta questão.
www.synapsesocial.com/papers/6a0aa340286b3ba5d970af72 — DOI: https://doi.org/10.1145/3368567.3368584
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: