由于社交媒体的指数增加，重要的是关注其消极方面，因为它可能会划分社会，并将人们煽动暴力。在本文中，我们展示了我们在共享任务逗号@图标上的工作的描述，在那里我们必须对句子进行分类，如果句子是性别偏见或公共偏见的话。这三个可能是在社会中造成重大问题的主要原因。作为团队巨大，我们提出了一种用不同的预磨模的方法，具有注意力和均值的汇集方法。我们能够在孟加拉的0.223实例F1分数获得等级3，在多语言集中排名2，在多语言集中进行0.322个实例F1分数，在MEITEI上排名4，在MEITEI上进行0.129个实例F1分数，并在印地语中进行0.336实例F1分数。这里可以在此处找到源代码和预磨损的模型。
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我们介绍了在Fire 2021举行的Dravidian-Codemix共享任务的结果，是代码混合文本中的Dravidian语言的情绪分析轨道。我们描述了任务，其组织和提交的系统。这种共享任务是去年的Dravidian-Codemix共享任务的延续，在火灾2020举行。今年的任务包括在令牌内部和令互相互补级别的代码混合。此外，除了泰米尔和马拉雅拉姆，还介绍。我们收到了22种Tamil-English，15个用于Malayalam-English系统的系统和15个用于Kannada-English。Tamil-English，Malayalam-English和Kannada-English的顶级系统分别获得加权平均F1分，分别为0.711,0.804和0.630分。总之，提交的质量和数量表明，在这种域中的代码混合设置和最先进状态下对Dravidian语言有很大的兴趣仍然需要更多的改进。
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已经开发了许多方法，以通过消除社交媒体平台的庸俗，令人反感和激烈的评论来监测现代岁月中的消极性传播。然而，存在相对较少的研究，这些研究会收敛于拥抱积极性，加强在线论坛中的支持性和放心内容。因此，我们建议创建英国kannada希望语音数据集，Kanhope并比较几个实验来基准数据集。 DataSet由6,176个用户生成的评论组成，代码混合kannada从YouTube刮擦并手动注释为轴承希望语音或不希望的演讲。此外，我们介绍了DC-BERT4HOPE，一种使用Kanhope的英语翻译进行额外培训的双通道模型，以促进希望语音检测。该方法实现了0.756的加权F1分数，更好的其他模型。从此，卡霍普旨在促进坎卡达的研究，同时促进研究人员，以鼓励，积极和支持的在线内容中务实的方法。
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