本研究提出了一种基于 BERT 和 Transfer Learning 的新型方案，以捕获社交媒体内容中的仇恨语境，并证明该方案能有效解决标注数据不足和存在偏差的问题，使得模型性能得到提升。

Oct, 2019

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

本文介绍了 TU Berlin 小组在 2021 年印欧语言仇恨言论与攻击性内容检测共享任务的 1A 和 1B 子任务中采用的不同自然语言处理模型，包括基于循环神经网络的单词和字符级别模型以及基于 Bert 的转移学习方法，并评估了不同模型在比赛中的表现。结果表明，基于转移学习的模型在两个子任务中均取得了最佳结果。

Jan, 2022

使用基于 Transformer 模型的算法来检测社交媒体上的仇恨言论，无论语言如意大利语、英语、德语还是孟加拉语，该模型的检测准确率较现有基准和最先进模型提高，其成功率达到了 89%（孟加拉语）、91%（英语和德语）以及 77%（意大利语）

Jan, 2024

提出一种新颖的深度学习模型 ——DeepHate，以使用多方面的文本表示方法（如词嵌入、情感和主题信息），自动检测在线社交平台上的仇恨言论。在三个公开可用的实际数据集上进行了广泛的实验和评估，结果表明 DeepHate 在检测仇恨言论的任务上优于现有技术水平，并进行了案例研究，以提供有助于检测在线社交平台上的仇恨言论的显着功能的见解。

Mar, 2021

通过使用预训练语言模型 BERT 进行迁移学习，本文提出了一种在推特上进行种族主义、性别主义、仇恨性或冒犯性内容检测的算法，并将对算法进行合理地裁剪降低出现倾向性的缺陷。

Aug, 2020

该研究在对七种针对仇恨言论检测的最先进模型进行分析后，得出了基于数据类型和标注标准重要性大于模型架构的结论，并证明了字符级特征可以有效抵御自动插入错别字等对抗攻击。

Aug, 2018

本篇论文探索了基于 Transformer 的多种机器学习模型，用于探测英语和印度 - 雅利安语中的仇恨言论和冒犯性内容，研究团队 “超级马里奥” 采用 mBERT、XLMR-large、XLMR-base 等多种模型，我们在 Code-Mixed 数据集排名第二（宏平均 F1：0.7107）、在印地语二分类中排名第二（宏平均 F1：0.7797）、在英语四分类中排名第四（宏平均 F1：0.8006），在英语二分类中排名第十二（宏平均 F1：0.6447）。

Nov, 2021

本文聚焦于利用包括 BERT 在内的多个深度模型以及集成学习等技术，对社交媒体上的仇恨言论进行分类，使用三个公开 Twitter 数据集进行实验并考察多种方法的分类性能，最终以新数据集 DHO 进行多标签分类，取得了不错的成果，尤其在集成学习方面表现良好，如在 Davidson 数据集上采用 stacking 技术得到了 97% 的 F1 得分，而在 DHO 数据集上汇聚集成学习技术得到了 77% 的 F1 得分。

Sep, 2022

本文借助改进的 LSTM 神经网络架构，提出了一种基于 One-vs-Rest 分类器的两阶段方案，用于在社交媒体上自动检测仇恨性内容，并在公共语料库和其他数据集上进行了实验，结果显示其在仇恨言论检测任务中具有卓越的分类性能。

Jun, 2022