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

该论文基于 Transformer 语言模型，研究了在社交媒体文本中检测和分类仇恨的问题，并将其固定为三类，同时证明了多语言训练模式的有效性和特定特征对体系结构分类表现的影响。

Jan, 2021

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

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

自动识别具有攻击性语言，例如仇恨言论，对于保持在线社区中的讨论文明至关重要。这篇论文介绍了 MasonPerplexity 在 CASE 2024 和 EACL 2024 的多模式仇恨言论事件检测共享任务上的提交。

Feb, 2024

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

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

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

本文介绍了 MIDAS-IIITD 团队针对 HASOC 2021 二号子任务提出的系统，用于检测推特上混合使用印地语和英语的谈话中的仇恨言论。我们采用神经网络方法，并利用 transformer 的跨语言嵌入来进行低资源语录下的贴性言论分类，其中最佳表现的系统 [(Indic-BERT, XLM-RoBERTa, 和 Multilingual BERT) 的难度投票集成方法，Macro F1 得分达到 0.7253，排名第一。

Dec, 2021

社交媒体上冒犯内容的普遍存在是公司和政府组织越来越关注的问题。本研究提出了第一个具有编码器 - 解码器结构的预训练模型，用于冒犯语言识别，并在两个大型冒犯语言识别数据集（SOLID 和 CCTK）上训练。研究结果表明，预训练的 T5 模型在多个英文基准测试中优于其他基于变压器的模型，在多语言场景中，多语言预训练模型在所有上述数据集上实现了新的最优表现。

Dec, 2023