本研究提出了一种新颖的方案用于 Web 2.0 评论集中仇恨言论的注释，提出一个多层注释方案，并在 MaNeCo 语料库上进行了试验，显示出更高的注释者间协议一致性。

Aug, 2020

本文介绍了一种使用多个标签注释恶意在线言论的方法，强调了注释应该是细致、准确的。作者发布了一个高质量的数据集，使用六个标签注释了超过 40,000 条有关移民的推文，在此数据集上训练模型的表现优于基准数据集。

Oct, 2022

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

本研究提出了一种新方法，利用情感话题标记在自然语言推理框架中增强仇恨言论检测，并在实际数据集上证明了其相对于现有表示学习模型的有效性。

Apr, 2022

本文提出了一种基于社区特征的推特用户恶意言论检测方法，实验结果显示该方法在检测恶意言论方面的效果显著优于现有的方法。

Feb, 2019

通过分析 GPT 3.5 和 GPT 4o 在标注仇恨言论数据时存在的偏见，本研究对性别、种族、宗教和残疾等四个主要类别中高度脆弱的群体进行了偏见分析，并通过对标注数据的仔细审查，全面研究了可能导致这些偏见的潜在因素。该研究为指导研究人员和从业者充分利用大语言模型进行数据标注，从而推进这一关键领域的进展提供重要资源。

Jun, 2024

通过信息检索领域的标准方法，采用池化和主动学习技术及任务分解和注释说明技巧，构建了一个更全面的针对 Twitter 中仇恨言论检测的基准数据集，并显示了现有检测模型在这些更广泛的仇恨形式测试中准确度的显著下降。

Jun, 2021

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

本文通过对 Hateval 语料库进行人工标注并评估，探讨了大型语言模型中关于憎恨言论的论述元素自动识别的可靠性，发现某些元素相对可靠，对于那些错误率较高的元素，其争议点分析和适当调整后能够更为可靠的识别。

Jun, 2023

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