本文主要研究如何优化针对仇恨言论的检测方法，采用了基于用户而非文本内容的方式，最终提出一种基于半监督学习和节点嵌入算法的新型检测方法，在 Twitter 平台上取得了的较好效果。

Mar, 2018

该研究论文探讨在线社交平台上仇恨性言论的检测方法，指出基于关键词方法检测的不足，并提出利用自我定义仇恨社区产生的内容作为训练数据的方法，实现了良好的检测性能。

Sep, 2017

本文通过使用字符 n-gram、单词 n-gram 和单词 skip-gram 的方法，利用最近发布的 annotated dataset 建立基于词汇的垃圾言论检测任务，并成功实现了 78% 的准确率。研究结果表明，区分垃圾言论和粗俗言论之间的主要难题在于歧视。最后，文章提出了未来的研究方向。

Dec, 2017

本文提出利用深度学习方法，结合各种嵌入技术，在社交媒体中检测各种类型的仇恨言论，特别是在包含有限上下文信息的推文中，这是一种非常具有挑战性的任务，三个公开数据集的实验结果表明精确度和 F1 得分都有显著提高。

May, 2020

该研究利用众包的方法，通过使用集成的多分类器和众包获得的仇恨言论词汇，成功区分了具有仇恨言辞、仅具有冒犯性言辞以及没有冒犯性言辞的推文。

Mar, 2017

本文研究了在 Twitter 上关于仇恨言论和辱骂的数据集，考察了不同的学习模型和额外特征的加入，并得出了使用双向 GRU 网络结合潜在主题聚类模型的最优模型，F1 得分为 0.805。

Aug, 2018

通过社群检测方法和词嵌入模型，本研究发现标记数据和关键词方法在探测新兴极端组织使用的词汇时效果不佳，提出使用学到的代号词汇来识别 hate speech 的方法，通过实验得出该方法的准确度比使用关键词更高，可以被应用于自动化 hate speech 检测。

Nov, 2017

该研究旨在解决社交媒体上自动检测仇恨言论的问题。作者提出了一种基于深度神经网络结构的特征提取器，在 Twitter 上的仇恨言论检测方面表现出比目前最佳方法高出 5 个百分点的效果。

Feb, 2018

此研究使用深度学习技术基于 Twitter 数据，对社交媒体中的仇恨言论、辱骂言论、性别歧视、种族主义与欺凌行为开展综合研究，并提出了一种基于元数据和文本的检测方法，效果优于现有的检测方法。

Feb, 2018

本研究通过多角度标注刻画线上辱骂现象，采用可感知群体视角的深度学习模型，提出构建多个黄金标准资源，最终在集成后能有效提高现有监督分类器的准确性。

Jun, 2021