社交媒体平台上的滥用内容的增长增加对在线用户的负面影响。对女同性恋，同性恋者，跨性别或双性恋者的恐惧，不喜欢，不适或不疑虑被定义为同性恋/转铁症。同性恋/翻译语音是一种令人反感的语言，可以总结为针对LGBT +人的仇恨语音，近年来越来越受到兴趣。在线同性恋恐惧症/ Transphobobia是一个严重的社会问题，可以使网上平台与LGBT +人有毒和不受欢迎，同时还试图消除平等，多样性和包容性。我们为在线同性恋和转鸟以及专家标记的数据集提供了新的分类分类，这将允许自动识别出具有同种异体/传递内容的数据集。我们受过教育的注释器并以综合的注释规则向他们提供，因为这是一个敏感的问题，我们以前发现未受训练的众包注释者因文化和其他偏见而诊断倡导性的群体。数据集包含15,141个注释的多语言评论。本文介绍了构建数据集，数据的定性分析和注册间协议的过程。此外，我们为数据集创建基线模型。据我们所知，我们的数据集是第一个已创建的数据集。警告：本文含有明确的同性恋，转基因症，刻板印象的明确陈述，这可能对某些读者令人痛苦。
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语言教学的挑战之一是如何以有意义的方式组织有关语言语法的规则。这不仅需要教学技能，而且还需要对该语言有深刻的了解。虽然开发此类课程的综合材料以英语和一些广泛的语言提供，但对于许多其他语言，教师需要手动创建它们来满足学生的需求。这个过程具有挑战性，因为i）要求这样的专家可以访问并拥有必要的资源，ii）即使有这样的专家，描述了一种语言的所有复杂性，这是耗时的，容易出现遗漏。在本文中，我们提出了一个自动框架，旨在通过自动发现和可视化语法各个方面的描述来促进这一过程。具体而言，我们从自然文本语料库中提取描述，该语料库回答有关形态句法（学习单词顺序，协议，案例标记或单词形成）和语义（学习词汇的学习）的问题，并显示了说明性示例。我们将这种方法用于教授印度语言，卡纳达语和马拉地语，这些方法与英语不同，它们没有发达的教学资源，因此很可能会从这项练习中受益。为了评估提取材料的感知效用，我们获得了北美学校的语言教育者的帮助，这些教育者教这些语言进行手动评估。总体而言，教师认为这些材料是他们自己的课程准备甚至学习者评估的参考材料有趣的。
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为了解决检测到令人反感的评论/帖子的难题，这些评论/帖子具有很多非正式的，非结构化，错误的和码混合，我们在本研究论文中介绍了两种发明方法。社交媒体平台上的攻击性评论/帖子，可以影响个人，团体或未成年人。为了对两个受欢迎的Dravidian语言，泰米尔和马拉雅拉姆分类，作为哈索克的一部分 - Dravidiancodemix Fire 2021共享任务，我们采用了两个基于变压器的原型，该原型成功地站在前8名以获得所有任务。可以查看和使用我们方法的代码。
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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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