调查了当前针对滥用语言的自动检测方法以及在线平台的内容管理政策，研究方向及未来工作发展方向。

Feb, 2021

本文主要基于八项伦理原则，即：隐私、问责、安全、可透明、公平和非歧视、技术的人类控制、专业责任、人权的促进，回顾了基于自然语言处理（NLP）的网络滥用内容检测的研究，并提出了权利尊重的社会技术解决方案来检测和对抗线上滥用。

Dec, 2020

通过扩大研究范围，开发促进健康社区的积极技术，并将努力放在正义框架内，以解决更广泛，更严重的虐待问题，以消除数百万人受到的在线虐待问题。

Jun, 2019

在线辱骂言语的使用已成为一个日益普遍的问题，对个人和社会造成损害，其影响从心理伤害一直升级到现实暴力甚至死亡。该研究旨在调查在不同语言中的辱骂言语检测中时间偏差的性质和影响，并探索缓解方法。我们评估了不同时间段辱骂数据集上的模型性能。我们的结果表明，时间偏差对辱骂言语检测是一个重大挑战，历史数据训练的模型表现随时间显著下降。我们还从历时的角度对这些辱骂数据集进行了广泛的语言学分析，旨在探索语言演变和性能下降的原因。该研究揭示了辱骂言语检测中时间偏差的普遍问题，为了解语言演变和缓解时间偏差提供了关键的见解。

Sep, 2023

本研究设计了一个可以为未知单词组合嵌入的模型，与现有的自然语言处理技术相比，本方法可以更好地检测社交媒体上的滥用言论，数据集包含 Twitter 和 Wikipedia talk page。

Sep, 2018

本文综述了当前基于自然语言处理（NLP）的滥用检测方法，包括数据集、计算方法、优缺点、挑战和解决方案，并提出伦理和可解释性指南。

Aug, 2019

该研究在 NLP 领域探讨了如何构建一个统一的框架，用于解决识别恶意内容（包括仇恨言论，毒性评论，网络欺凌等）的问题，并强调了伦理问题的重要性。提出了一个基于 “设计伦理” 的新框架，通过两个步骤来区分个人信息相对的非个人信息、在每个类别中进行比较注释以确定滥用程度。

Oct, 2020

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

本篇论文探讨针对印度尼西亚语多语种辱骂性言论的大规模分析，研究不同的语言转移机制及该领域的多语种模型的表现，同时探究此类模型对抗性攻击的能力，并进行了误判分析。

Apr, 2022

本研究通过给出上下文，重新注释部分英文侮辱语言检测数据集，比较了基于上下文和不基于上下文两种数据集上三种分类算法的性能，发现基于上下文的分类更具挑战性，但也更类似于实际应用场景。

Mar, 2021