本文介绍了我们参与西班牙语（戒毒）共享任务2021的评论中毒性的检测，在伊比利亚语语言评估论坛的第三次研讨会上。共享任务分为两个相关的分类任务：（i）任务1：毒性检测和; （ii）任务2：毒性水平检测。他们专注于毒性评论的传播加剧了仇外问题，在与移民有关的不同在线新闻文章中发布。减轻这个问题的必要努力之一是检测评论中的毒性。我们的主要目标是在竞赛的官方指标基于竞争的官方指标：任务1的F1分数和任务2的亲密评估度量（CEM）的F1分数以及任务2的CO-Score 。要解决任务，我们使用两种类型的机器学习模型：（i）统计模型和（ii）用于语言理解（BERT）模型的深双双向变压器。我们在使用BETO的两个任务中获得了最佳结果，这是一款位于大型西班牙语法上的BERT模型。我们在任务1中获得了第三名官方排名，F1分数为0.5996，我们在任务2官方排名的第6位与0.7142的CEM达成了第6位。我们的结果表明：（i）伯特模型获得比文本评论中毒性检测的统计模型更好的结果; （ii）单语伯特模型在其预先训练的语言中的文本评论中具有多语言伯特模型的优势。

社交媒体的普及创造了仇恨言论和性别歧视等问题。社交媒体中性别歧视的识别和分类是非常相关的任务，因为它们允许建立更健康的社会环境。尽管如此，这些任务很挑战。这项工作提出了一种使用多语种和单晶的BERT和数据点转换和与英语和西班牙语分类的策略的系统来使用多语种和单语的BERT和数据点转换和集合策略。它在社交网络中的性别歧视的背景下进行了2021年（存在2021年）任务，由Iberian语言评估论坛（Iberlef）提出。描述了所提出的系统及其主要组件，并进行深入的超公数分析。观察到的主要结果是：（i）该系统比基线模型获得了更好的结果（多语种伯爵）; （ii）集合模型比单声道模型获得了更好的结果; （iii）考虑所有单独模型和最佳标准化值的集合模型获得了两个任务的最佳精度和F1分数。这项工作在两个任务中获得的第一名，最高的精度（任务1和任务2的0.658.780）和F1分数（对于任务1的任务1和F1-宏为0.780的F1二进制）。

随着社交媒体平台影响的增长，滥用的影响变得越来越有影响力。自动检测威胁和滥用语言的重要性不能高估。但是，大多数现有的研究和最先进的方法都以英语为目标语言，对低资产品语言的工作有限。在本文中，我们介绍了乌尔都语的两项滥用和威胁性语言检测的任务，该任务在全球范围内拥有超过1.7亿扬声器。两者都被视为二进制分类任务，其中需要参与系统将乌尔都语中的推文分类为两个类别，即：（i）第一个任务的滥用和不滥用，以及（ii）第二次威胁和不威胁。我们提供两个手动注释的数据集，其中包含标有（i）滥用和非虐待的推文，以及（ii）威胁和无威胁。滥用数据集在火车零件中包含2400个注释的推文，测试部分中包含1100个注释的推文。威胁数据集在火车部分中包含6000个注释的推文，测试部分中包含3950个注释的推文。我们还为这两个任务提供了逻辑回归和基于BERT的基线分类器。在这项共同的任务中，来自六个国家的21个团队注册参加了参与（印度，巴基斯坦，中国，马来西亚，阿拉伯联合酋长国和台湾），有10个团队提交了子任务A的奔跑，这是虐待语言检测，9个团队提交了他们的奔跑对于正在威胁语言检测的子任务B，七个团队提交了技术报告。最佳性能系统达到子任务A的F1得分值为0.880，子任务为0.545。对于两个子任务，基于M-Bert的变压器模型都表现出最佳性能。

Since a lexicon-based approach is more elegant scientifically, explaining the solution components and being easier to generalize to other applications, this paper provides a new approach for offensive language and hate speech detection on social media. Our approach embodies a lexicon of implicit and explicit offensive and swearing expressions annotated with contextual information. Due to the severity of the social media abusive comments in Brazil, and the lack of research in Portuguese, Brazilian Portuguese is the language used to validate the models. Nevertheless, our method may be applied to any other language. The conducted experiments show the effectiveness of the proposed approach, outperforming the current baseline methods for the Portuguese language.

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。

在线游戏论坛对大多数游戏玩家都很受欢迎。他们用它来沟通和讨论游戏的策略，甚至结交朋友。然而，游戏论坛还包含滥用和骚扰演讲，令人不安和威胁的球员。因此，有必要自动检测和删除网络欺凌评论，以保持游戏论坛清洁和友好。我们使用从魔兽世界（WOW）和联盟（LOL）论坛（LOL）论坛和火车分类模型中收集的网络欺凌数据集，以自动检测玩家的评论是否是滥用的。结果获得了LOL论坛的82.69％的宏F1分数，并通过网络伯文数据集的毒性BERT模型为哇论坛的83.86％的宏F1分数。

文本分类是具有各种有趣应用程序的典型自然语言处理或计算语言学任务。随着社交媒体平台上的用户数量的增加，数据加速促进了有关社交媒体文本分类（SMTC）或社交媒体文本挖掘的新兴研究。与英语相比，越南人是低资源语言之一，仍然没有集中精力并彻底利用。受胶水成功的启发，我们介绍了社交媒体文本分类评估（SMTCE）基准，作为各种SMTC任务的数据集和模型的集合。借助拟议的基准，我们实施和分析了各种基于BERT的模型（Mbert，XLM-R和Distilmbert）和基于单语的BERT模型（Phobert，Vibert，Vibert，Velectra和Vibert4news）的有效性SMTCE基准。单语模型优于多语言模型，并实现所有文本分类任务的最新结果。它提供了基于基准的多语言和单语言模型的客观评估，该模型将使越南语言中有关贝尔特兰的未来研究有利。

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。

在当代世界中，自动检测假新闻是一项非常重要的任务。这项研究报告了第二项共享任务，称为Urdufake@fire2021，以识别乌尔都语中的假新闻检测。共同任务的目的是激励社区提出解决这一至关重要问题的有效方法，尤其是对于乌尔都语。该任务被视为二进制分类问题，将给定的新闻文章标记为真实或假新闻文章。组织者提供了一个数据集，其中包括五个领域的新闻：（i）健康，（ii）体育，（iii）Showbiz，（iv）技术和（v）业务，分为培训和测试集。该培训集包含1300篇注释的新闻文章 - 750个真实新闻，550个假新闻，而测试集包含300篇新闻文章 - 200个真实，100个假新闻。来自7个不同国家（中国，埃及，以色列，印度，墨西哥，巴基斯坦和阿联酋）的34个团队注册参加了Urdufake@Fire2021共享任务。在这些情况下，有18个团队提交了实验结果，其中11个提交了技术报告，与2020年的Urdufake共享任务相比，这一报告要高得多，当时只有6个团队提交了技术报告。参与者提交的技术报告展示了不同的数据表示技术，从基于计数的弓形功能到单词矢量嵌入以及使用众多的机器学习算法，从传统的SVM到各种神经网络体系结构，包括伯特和罗伯塔等变形金刚。在今年的比赛中，表现最佳的系统获得了0.679的F1-MACRO得分，低于过去一年的0.907 F1-MaCro的最佳结果。诚然，尽管过去和当前几年的培训集在很大程度上重叠，但如果今年完全不同，则测试集。

软件开发互动期间的有毒对话可能会对免费开源软件（FOSS）开发项目产生严重影响。例如，有毒对话的受害者可能会害怕表达自己，因此会丧失自己的动力，并最终可能离开该项目。自动过滤有毒的对话可能有助于福斯社区保持其成员之间的健康互动。但是，现成的毒性探测器在软件工程（SE）数据集上的表现较差，例如从代码审查评论中策划的一个。为了遇到这一挑战，我们提出了毒性，这是一种基于学习的基于学习的毒性识别工具，用于代码审查互动。有毒物质包括选择一种监督学习算法之一，选择文本矢量化技术，八个预处理步骤以及一个大规模标记的数据集，其中包括19,571个代码评论评论。在这八个预处理步骤中，有两个是特定于SE域。通过对预处理步骤和矢量化技术的各种组合的模型进行严格的评估，我们已经确定了数据集的最佳组合，可提高95.8％的精度和88.9％的F1得分。毒性明显优于我们数据集中的现有毒性探测器。我们已发布了数据集，预处理的模型，评估结果和源代码，网址为：https：//github.com/wsu-seal/toxicr

Hope is characterized as openness of spirit toward the future, a desire, expectation, and wish for something to happen or to be true that remarkably affects human's state of mind, emotions, behaviors, and decisions. Hope is usually associated with concepts of desired expectations and possibility/probability concerning the future. Despite its importance, hope has rarely been studied as a social media analysis task. This paper presents a hope speech dataset that classifies each tweet first into "Hope" and "Not Hope", then into three fine-grained hope categories: "Generalized Hope", "Realistic Hope", and "Unrealistic Hope" (along with "Not Hope"). English tweets in the first half of 2022 were collected to build this dataset. Furthermore, we describe our annotation process and guidelines in detail and discuss the challenges of classifying hope and the limitations of the existing hope speech detection corpora. In addition, we reported several baselines based on different learning approaches, such as traditional machine learning, deep learning, and transformers, to benchmark our dataset. We evaluated our baselines using weighted-averaged and macro-averaged F1-scores. Observations show that a strict process for annotator selection and detailed annotation guidelines enhanced the dataset's quality. This strict annotation process resulted in promising performance for simple machine learning classifiers with only bi-grams; however, binary and multiclass hope speech detection results reveal that contextual embedding models have higher performance in this dataset.

随着移动计算和网络技术的快速增长，令人反感的语言在社交网络平台上变得更加普遍。由于本地语言的令人反感语言识别对于中等社交媒体内容至关重要，因此在本文中，我们使用三种Dravidian语言，即Malayalam，Tamil和Kannada，这些语言遭到资源。我们在EACL 2021的Fire 2020- Hasoc-DravidiancodeMix和Dravidianlangtech提供了一个评估任务，旨在提供一个比较不同方法对此问题的框架。本文介绍了数据创建，定义任务，列出参与系统，并讨论各种方法。

The widespread of offensive content online, such as hate speech and cyber-bullying, is a global phenomenon. This has sparked interest in the artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP) communities, motivating the development of various systems trained to detect potentially harmful content automatically. These systems require annotated datasets to train the machine learning (ML) models. However, with a few notable exceptions, most datasets on this topic have dealt with English and a few other high-resource languages. As a result, the research in offensive language identification has been limited to these languages. This paper addresses this gap by tackling offensive language identification in Sinhala, a low-resource Indo-Aryan language spoken by over 17 million people in Sri Lanka. We introduce the Sinhala Offensive Language Dataset (SOLD) and present multiple experiments on this dataset. SOLD is a manually annotated dataset containing 10,000 posts from Twitter annotated as offensive and not offensive at both sentence-level and token-level, improving the explainability of the ML models. SOLD is the first large publicly available offensive language dataset compiled for Sinhala. We also introduce SemiSOLD, a larger dataset containing more than 145,000 Sinhala tweets, annotated following a semi-supervised approach.

本概述论文描述了乌尔都语语言中的假新闻检测的第一个共享任务。该任务是作为二进制分类任务的，目标是区分真实新闻和虚假新闻。我们提供了一个数据集，分为900个注释的新闻文章，用于培训，并进行了400篇新闻文章进行测试。该数据集包含五个领域的新闻：（i）健康，（ii）体育，（iii）Showbiz，（iv）技术和（v）业务。来自6个不同国家（印度，中国，埃及，德国，巴基斯坦和英国）的42个团队登记了这项任务。9个团队提交了他们的实验结果。参与者使用了各种机器学习方法，从基于功能的传统机器学习到神经网络技术。最佳性能系统的F得分值为0.90，表明基于BERT的方法优于其他机器学习技术

自2020年初以来，Covid-19-19造成了全球重大影响。这给社会带来了很多困惑，尤其是由于错误信息通过社交媒体传播。尽管已经有几项与在社交媒体数据中发现错误信息有关的研究，但大多数研究都集中在英语数据集上。印度尼西亚的COVID-19错误信息检测的研究仍然很少。因此，通过这项研究，我们收集和注释印尼语的数据集，并通过考虑该推文的相关性来构建用于检测COVID-19错误信息的预测模型。数据集构造是由一组注释者进行的，他们标记了推文数据的相关性和错误信息。在这项研究中，我们使用印度培训预培训的语言模型提出了两阶段分类器模型，以进行推文错误信息检测任务。我们还尝试了其他几种基线模型进行文本分类。实验结果表明，对于相关性预测，BERT序列分类器的组合和用于错误信息检测的BI-LSTM的组合优于其他机器学习模型，精度为87.02％。总体而言，BERT利用率有助于大多数预测模型的更高性能。我们发布了高质量的Covid-19错误信息推文语料库，用高通道一致性表示。

通过摩尔维亚岛与罗马尼亚语方言识别的机器学习模型的看似高精度水平和对这一主题的越来越多的研究兴趣，我们提供了摩尔维亚的跟进与罗马尼亚语交叉方言主题识别（MRC）的Vartial共享任务2019年评估运动。共享任务包括两个子任务类型：一个组成，其中包括摩尔维亚和罗马尼亚语方言的区分，其中一个由罗马尼亚语两条方言进行主题分类文件。参与者实现了令人印象深刻的分数，例如，摩尔维亚州的顶级型号与罗马尼亚语方言识别获得了0.895的宏F1得分。我们对人类注释者进行了主观评估，显示人类与机器学习（ML）模型相比，人类可以获得更低的精度率。因此，还不清楚为什么参与者提出的方法达到这种高精度率的方法。我们的目标是理解（i）为什么所提出的方法如此良好地工作（通过可视化鉴别特征）和（ii）这些方法可以在多大程度上保持其高精度水平，例如，这些方法可以保持高精度水平。当我们将文本样本缩短到单个句子时或我们在推理时间使用推文时。我们工作的二级目标是使用集合学习提出改进的ML模型。我们的实验表明，ML模型可以准确地识别方言，即使在句子水平和不同的域中（新闻文章与推文）。我们还分析了最佳性能模型的最辨别特征，在这些模型所采取的决策背后提供了一些解释。有趣的是，我们学习我们以前未知的新的辩证模式或我们的人为注册者。此外，我们进行实验，表明可以通过基于堆叠的集合来改善MRC共享任务的机器学习性能。

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。

This paper presents work on detecting misogyny in the comments of a large Austrian German language newspaper forum. We describe the creation of a corpus of 6600 comments which were annotated with 5 levels of misogyny. The forum moderators were involved as experts in the creation of the annotation guidelines and the annotation of the comments. We also describe the results of training transformer-based classification models for both binarized and original label classification of that corpus.

社交媒体的自杀意图检测是一种不断发展的研究，挑战了巨大的挑战。许多有自杀倾向的人通过社交媒体平台分享他们的思想和意见。作为许多研究的一部分，观察到社交媒体的公开职位包含有价值的标准，以有效地检测有自杀思想的个人。防止自杀的最困难的部分是检测和理解可能导致自杀的复杂风险因素和警告标志。这可以通过自动识别用户行为的突然变化来实现。自然语言处理技术可用于收集社交媒体交互的行为和文本特征，这些功能可以传递给特殊设计的框架，以检测人类交互中的异常，这是自杀意图指标。我们可以使用深度学习和/或基于机器学习的分类方法来实现快速检测自杀式思想。出于这种目的，我们可以采用LSTM和CNN模型的组合来检测来自用户的帖子的这种情绪。为了提高准确性，一些方法可以使用更多数据进行培训，使用注意模型提高现有模型等的效率。本文提出了一种LSTM-Incription-CNN组合模型，用于分析社交媒体提交，以检测任何潜在的自杀意图。在评估期间，所提出的模型的准确性为90.3％，F1分数为92.6％，其大于基线模型。

社交媒体的重要性在过去几十年中增加了流畅，因为它帮助人们甚至是世界上最偏远的角落保持联系。随着技术的出现，数字媒体比以往任何时候都变得更加相关和广泛使用，并且在此之后，假冒新闻和推文的流通中有一种复兴，需要立即关注。在本文中，我们描述了一种新的假新闻检测系统，可自动识别新闻项目是“真实的”或“假”，作为我们在英语挑战中的约束Covid-19假新闻检测中的工作的延伸。我们使用了一个由预先训练的模型组成的集合模型，然后是统计特征融合网络，以及通过在新闻项目或推文中的各种属性，如源，用户名处理，URL域和作者中的各种属性结合到统计特征中的各种属性。我们所提出的框架还规定了可靠的预测性不确定性以及分类任务的适当类别输出置信水平。我们在Covid-19假新闻数据集和Fakenewsnet数据集上评估了我们的结果，以显示所提出的算法在短期内容中检测假新闻以及新闻文章中的算法。我们在Covid-19数据集中获得了0.9892的最佳F1分，以及Fakenewsnet数据集的F1分数为0.9073。