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。

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。

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。

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。

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。

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。

社交媒体职位的情感分析和各种营销和情感目的的评论正在获得认可。随着各种母语中的代码混合含量的增加，需要康复研究来产生有前途的结果。这篇研究论文以广泛的Dravidian语言kannada，泰米尔和马拉雅拉姆的语义混合社交媒体评论的情感分析，对这项研究赋予了这项研究。它描述了Dravidian-Codemix在Fire 2021通过使用预先训练的模型如Ulmfit和Multi语言BERT在代码混合数据集，音译（TRAAI）上的训练型模型，英文翻译（TRAA）的培训模型来描述TRAI数据和所有三个的结合。结果记录在本研究论文中，最佳型号分别在泰米尔，克南纳和马拉雅拉姆任务中站在4号，第5和第10位。

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。

讽刺可以被定义为说或写讽刺与一个人真正想表达的相反，通常是为了侮辱，刺激或娱乐某人。由于文本数据中讽刺性的性质晦涩难懂，因此检测到情感分析研究社区的困难和非常感兴趣。尽管讽刺检测的研究跨越了十多年，但最近已经取得了一些重大进步，包括在多模式环境中采用了无监督的预训练的预训练的变压器，并整合了环境以识别讽刺。在这项研究中，我们旨在简要概述英语计算讽刺研究的最新进步和趋势。我们描述了与讽刺有关的相关数据集，方法，趋势，问题，挑战和任务，这些数据集，趋势，问题，挑战和任务是无法检测到的。我们的研究提供了讽刺数据集，讽刺特征及其提取方法以及各种方法的性能分析，这些表可以帮助相关领域的研究人员了解当前的讽刺检测中最新实践。

本文介绍了Dravidian-Codemix-Hasoc2021的系统：Dravidian语言中的仇恨语音和攻击性语言识别（泰米尔英语和Malayalam-English）。此任务旨在识别从社交媒体收集的Dravidian语言中的代码混合评论/帖子中的冒犯内容。我们的方法利用汇集了最后一层普雷克雷雷变换器多语言BERT为这项任务，帮助我们在排行榜上获得排名九个在Subtask B中的泰米尔英语数据集的加权平均得分为0.61。在任务截止日期之后，我们采样了数据集统一并使用Muril净化模型，这帮助我们实现了0.67的加权平均分数，排行榜的顶部得分。此外，我们利用预磨料模型的方法有助于将模型重用与不同的数据集相同的任务。我们的代码和模型可在https://github.com/seanhenhur/tanglish-offience-language- identification

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.

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。

论证分析是一个计算语言学领域，该领域研究了从文本及其之间的关系中提取参数的方法以及文本的论证结构。本文是组织者关于在对话会议框架内涉及俄罗斯语言文本的第一个论证分析系统竞争的报告。在比赛期间，参与者得到了两项任务：立场检测和论证分类。准备了与Covid-19-19的大流行有关的三个主题（疫苗接种，隔离和戴口罩）的三个主题的语料库（有关社交媒体帖子的评论），并进行了注释，并用于培训和测试。在这两个任务中赢得第一名的系统都使用了BERT体系结构的NLI（自然语言推理）变体，自动翻译为英语以应用专业的BERT模型，在Twitter帖子上进行了讨论COVID-19，以及对COVID-19目标实体。该系统显示以下结果：对于立场检测任务，F1得分为0.6968，对于参数分类任务，F1得分为0.7404。我们希望准备好的数据集和基线将有助于进一步研究俄罗斯语言的论证挖掘。

Understanding customer feedback is becoming a necessity for companies to identify problems and improve their products and services. Text classification and sentiment analysis can play a major role in analyzing this data by using a variety of machine and deep learning approaches. In this work, different transformer-based models are utilized to explore how efficient these models are when working with a German customer feedback dataset. In addition, these pre-trained models are further analyzed to determine if adapting them to a specific domain using unlabeled data can yield better results than off-the-shelf pre-trained models. To evaluate the models, two downstream tasks from the GermEval 2017 are considered. The experimental results show that transformer-based models can reach significant improvements compared to a fastText baseline and outperform the published scores and previous models. For the subtask Relevance Classification, the best models achieve a micro-averaged $F1$-Score of 96.1 % on the first test set and 95.9 % on the second one, and a score of 85.1 % and 85.3 % for the subtask Polarity Classification.

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.

在大量人员中，在线社交媒体（OSMS）消费的广泛上升构成了遏制这些平台上仇恨内容的传播的关键问题。随着多种语言的效果越来越多，检测和表征仇恨的任务变得更加复杂。代码混合文本的微妙变化以及切换脚本仅增加了复杂性。本文介绍了哈索克2021多语种推特仇恨语音检测挑战的解决方案，由Team Precog IIIT Hyderabad。我们采用基于多语言变压器的方法，并为所有6个子任务描述了我们的架构作为挑战的一部分。在参加所有子特设券的6支球队中，我们的提交总体排名第3。

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

在自然语言处理中，已证明使用预训练的语言模型可以在许多下游任务（例如情感分析，作者识别等）中获得最先进的结果。在这项工作中，我们解决了这些方法从文本中使用的人格分类。着眼于Myers-Briggs（MBTI）人格模型，我们描述了一系列实验，其中众所周知的双向编码器表示来自变形金刚（BERT）模型的模型进行微调以执行MBTI分类。我们的主要发现表明，当前方法在多种评估方案中基于词袋和静态单词嵌入方式大大优于众所周知的文本分类模型，并且通常在该领域的先前工作都优于先前的工作。

鉴于当前全球的社交距离限制，大多数人现在使用社交媒体作为其主要交流媒介。因此，数百万患有精神疾病的人被孤立了，他们无法亲自获得帮助。他们越来越依赖在线场地，以表达自己并寻求有关处理精神障碍的建议。根据世界卫生组织（WHO）的说法，大约有4.5亿人受到影响。精神疾病（例如抑郁，焦虑等）非常普遍，并影响了个体的身体健康。最近提出了人工智能（AI）方法，以帮助基于患者的真实信息（例如，医疗记录，行为数据，社交媒体利用等），包括精神病医生和心理学家在内的心理健康提供者。 AI创新表明，在从计算机视觉到医疗保健的众多现实应用应用程序中，主要执行。这项研究分析了REDDIT平台上的非结构化用户数据，并分类了五种常见的精神疾病：抑郁，焦虑，双相情感障碍，ADHD和PTSD。我们培训了传统的机器学习，深度学习和转移学习多级模型，以检测个人的精神障碍。这项工作将通过自动化检测过程并告知适当当局需要紧急援助的人来使公共卫生系统受益。

仇恨言论等攻击性内容的广泛构成了越来越多的社会问题。 AI工具是支持在线平台的审核过程所必需的。为了评估这些识别工具，需要与不同语言的数据集进行连续实验。 HASOC轨道（仇恨语音和冒犯性内容识别）专用于为此目的开发基准数据。本文介绍了英语，印地语和马拉地赛的Hasoc Subtrack。数据集由Twitter组装。此子系统有两个子任务。任务A是为所有三种语言提供的二进制分类问题（仇恨而非冒犯）。任务B是三个课程（仇恨）仇恨言论，令人攻击和亵渎为英语和印地语提供的细粒度分类问题。总体而言，652名队伍提交了652次。任务A最佳分类算法的性能分别为Marathi，印地语和英语的0.91,0.78和0.83尺寸。此概述介绍了任务和数据开发以及详细结果。提交竞争的系统应用了各种技术。最好的表演算法主要是变压器架构的变种。