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。

大型和超大语言模型的开发，例如GPT-3，T5，Switch Transformer，Ernie等，已经显着改善了文本生成的性能。该领域的重要研究方向之一是产生具有争论的文本。该问题的解决方案可以用于商务会议，政治辩论，对话系统，以准备学生论文。这些应用的主要领域之一是经济领域。俄罗斯语言的论证文本生成的关键问题是缺乏注释的论证语料库。在本文中，我们将论证的微观版，说服力论文和UKP句子语料库的翻译版本用于微调Rubert模型。此外，该模型用于通过论证注释经济新闻的语料库。然后使用带注释的语料库微调Rugpt-3模型，该模型生成参数文本。结果表明，与原始的Rugpt-3模型相比，这种方法将论点生成的准确性提高了20个百分点（63.2 \％vs. 42.5 \％）。

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。

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。

了解文本中表达的态度，也称为姿态检测，在旨在在线检测虚假信息的系统中起重要作用，无论是错误信息（无意的假）或虚假信息（故意错误地蔓延，恶意意图）。姿态检测已经以不同的方式在文献中框架，包括（a）作为事实检查，谣言检测和检测先前的事实检查的权利要求，或（b）作为其自己的任务的组件;在这里，我们看看两者。虽然已经进行了与其他相关任务的突出姿态检测，但诸如论证挖掘和情绪分析之类的其他相关任务，但没有调查姿态检测和错误和缺陷检测之间的关系。在这里，我们的目标是弥合这个差距。特别是，我们在焦点中审查和分析了该领域的现有工作，焦点中的错误和不忠实，然后我们讨论了汲取的经验教训和未来的挑战。

索赔检测和验证对于新闻认识至关重要，并且已成为有前途的技术，以减轻新闻中的错误信息。然而，大多数现有的工作侧重于索赔句子的分析，同时俯瞰关键背景属性，例如索引者，声称对象和连接到索赔的其他知识。在这项工作中，我们提供了新闻本，新的基准，了解新闻领域的知识意识索赔检测。我们重新定义了索赔探测问题，包括提取与索赔相关的附加背景属性，并发布529索赔由103个新闻文章提示。此外，报讯人旨在在新兴场景中索取索赔检测系统，包括不少培训数据的看不见的主题。最后，我们对这款新基准测试提供了对各种零射和及时的基础基准的全面评估。

我们研究了检查问题的事实，旨在识别给定索赔的真实性。具体而言，我们专注于事实提取和验证（发烧）及其伴随数据集的任务。该任务包括从维基百科检索相关文件（和句子）并验证文件中的信息是否支持或驳斥所索赔的索赔。此任务至关重要，可以是假新闻检测和医疗索赔验证等应用程序块。在本文中，我们以通过以结构化和全面的方式呈现文献来更好地了解任务的挑战。我们通过分析不同方法的技术视角并讨论发热数据集的性能结果，描述了所提出的方法，这是最熟悉的和正式结构化的数据集，就是事实提取和验证任务。我们还迄今为止迄今为止确定句子检索组件的有益损失函数的最大实验研究。我们的分析表明，采样负句对于提高性能并降低计算复杂性很重要。最后，我们描述了开放的问题和未来的挑战，我们激励了未来的任务研究。

BERT，ROBERTA或GPT-3等复杂的基于注意力的语言模型的外观已允许在许多场景中解决高度复杂的任务。但是，当应用于特定域时，这些模型会遇到相当大的困难。诸如Twitter之类的社交网络就是这种情况，Twitter是一种不断变化的信息流，以非正式和复杂的语言编写的信息流，鉴于人类的重要作用，每个信息都需要仔细评估，即使人类也需要理解。通过自然语言处理解决该领域的任务涉及严重的挑战。当将强大的最先进的多语言模型应用于这种情况下，特定语言的细微差别用来迷失翻译。为了面对这些挑战，我们提出了\ textbf {bertuit}，这是迄今为止针对西班牙语提出的较大变压器，使用Roberta Optimization进行了230m西班牙推文的大规模数据集进行了预培训。我们的动机是提供一个强大的资源，以更好地了解西班牙Twitter，并用于专注于该社交网络的应用程序，特别强调致力于解决该平台中错误信息传播的解决方案。对Bertuit进行了多个任务评估，并与M-Bert，XLM-Roberta和XLM-T进行了比较，该任务非常具有竞争性的多语言变压器。在这种情况下，使用应用程序显示了我们方法的实用性：一种可视化骗局和分析作者群体传播虚假信息的零击方法。错误的信息在英语以外的其他语言等平台上疯狂地传播，这意味着在英语说话之外转移时，变形金刚的性能可能会受到影响。

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。

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.

姿态检测的目标是确定以目标朝向目标的文本中表达的视点。这些观点或上下文通常以许多不同的语言表达，这取决于用户和平台，这可以是本地新闻插座，社交媒体平台，新闻论坛等。然而，姿态检测的大多数研究已经限于使用单一语言和几个有限的目标，在交叉舌姿态检测很少有效。此外，标记数据的非英语来源通常稀缺，并具有额外的挑战。最近，大型多语言语言模型在许多非英语任务上大大提高了性能，尤其是具有有限数量的示例。这突出了模型预培训的重要性及其从少数例子中学习的能力。在本文中，我们展示了对日期交叉姿态检测的最全面的研究：我们在6名语言系列中使用12种语言的12种不同的数据集进行实验，每个都有6个低资源评估设置。对于我们的实验，我们构建了模式开发培训，提出了添加一种新颖的标签编码器来简化言语程序。我们进一步提出了基于情绪的姿态数据进行预培训，这在与几个强的基线相比，在低拍摄环境中显示了大量的6％F1绝对的增长。

Convincing people to get vaccinated against COVID-19 is a key societal challenge in the present times. As a first step towards this goal, many prior works have relied on social media analysis to understand the specific concerns that people have towards these vaccines, such as potential side-effects, ineffectiveness, political factors, and so on. Though there are datasets that broadly classify social media posts into Anti-vax and Pro-Vax labels, there is no dataset (to our knowledge) that labels social media posts according to the specific anti-vaccine concerns mentioned in the posts. In this paper, we have curated CAVES, the first large-scale dataset containing about 10k COVID-19 anti-vaccine tweets labelled into various specific anti-vaccine concerns in a multi-label setting. This is also the first multi-label classification dataset that provides explanations for each of the labels. Additionally, the dataset also provides class-wise summaries of all the tweets. We also perform preliminary experiments on the dataset and show that this is a very challenging dataset for multi-label explainable classification and tweet summarization, as is evident by the moderate scores achieved by some state-of-the-art models. Our dataset and codes are available at: https://github.com/sohampoddar26/caves-data

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。

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。

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

Covid-19已遍布全球，已经开发了几种疫苗来应对其激增。为了确定与社交媒体帖子中与疫苗相关的正确情感，我们在与Covid-19疫苗相关的推文上微调了各种最新的预训练的变压器模型。具体而言，我们使用最近引入的最先进的预训练的变压器模型Roberta，XLNet和Bert，以及在CoVID-19的推文中预先训练的域特异性变压器模型CT-Bert和Bertweet。我们通过使用基于语言模型的过采样技术（LMOTE）过采样来进一步探索文本扩展的选项，以改善这些模型的准确性，特别是对于小样本数据集，在正面，负面和中性情感类别之间存在不平衡的类别分布。我们的结果总结了我们关于用于微调最先进的预训练的变压器模型的不平衡小样本数据集的文本过采样的适用性，以及针对分类任务的域特异性变压器模型的实用性。

近年来，我们看到了处理敏感个人信息的应用程序（包括对话系统）的指数增长。这已经揭示了在虚拟环境中有关个人数据保护的极为重要的问题。首先，性能模型应该能够区分敏感内容与中性句子的句子。其次，它应该能够识别其中包含的个人数据类别的类型。这样，可以考虑每个类别的不同隐私处理。在文献中，如果有关于自动敏感数据识别的作品，则通常在没有共同基准的不同域或语言上进行。为了填补这一空白，在这项工作中，我们介绍了SPEDAC，这是一个新的注释基准，用于识别敏感的个人数据类别。此外，我们提供了对数据集的广泛评估，该数据集使用不同的基准和基于Roberta的分类器进行的，这是一种神经体系结构，在检测敏感句子和个人数据类别的分类方面实现了强大的性能。

传统上，辩论通常需要手动准备过程，包括阅读大量文章，选择索赔，确定索赔的立场，寻求索赔的证据，等等。由于AI辩论吸引了更多的关注，因此值得探索辩论系统中涉及的乏味过程的方法。在这项工作中，我们介绍了一个名为IAM的全面且大的数据集，可以应用于一系列参数挖掘任务，包括主张提取，立场分类，证据提取等。我们的数据集从与123个主题有关的1K文章中收集了。 。数据集中的接近70k句子是根据其论点属性（例如，索赔，立场，证据等）完全注释的。我们进一步提出了与辩论准备过程相关的两个新的集成参数挖掘任务：（1）使用立场分类（CESC）和（2）索赔 - 证据对提取（CEPE）提取索赔。我们为每个集成任务分别采用管道方法和端到端方法。据报道，有希望的实验结果显示了我们提议的任务的价值和挑战，并激发了未来关于论证挖掘的研究。

政治和流行病最近提供了充分的动机，以开发了机器学习的伪信息（A.K.A.假新闻）检测算法。现有文献主要专注于完全自动化的情况，但是由此产生的技术不能可靠地检测在军事应用所需的各种主题，来源和时间尺度上的虚假信息。然而，通过利用已经可用的分析师作为换档的人类循环，广泛的情绪分析，基于宽高的情绪分析和姿势检测的规范机器学习技术成为用于部分自动化消毒检测系统的合理方法。本文旨在确定这些技术最适合此目的，以及每种技术如何最适合在此目的。每个方法使用相同大小和几乎相同的神经架构（作为单个前馈层的单词嵌入器的伯特变压器）的训练数据集（作为单个前馈层的单词嵌入器），然后在情绪和立场特定数据集上测试，以建立基线每种方法如何用于执行其他任务。与Covid-19的四个不同的数据集用于测试每种技术如何在训练数据集中出现的主题上检测到虚拟信息的能力。然后使用这些测试的定量和定性结果，以了解如何最好地在实践中使用这些技术。

尽管政府的信息运动和谁努力，但Covid-19疫苗犹豫不决是广泛的。其背后的原因之一是疫苗虚假信息在社交媒体中广泛传播。特别是，最近的调查确定，疫苗的虚假信息正在影响COVID-19-19疫苗接种的负面信任。同时，由于大规模的社交媒体，事实检查者正在努力检测和跟踪疫苗虚假信息。为了帮助事实检查员在线监视疫苗叙事，本文研究了一项新的疫苗叙事分类任务，该任务将Covid-19疫苗主张的疫苗索赔分为七个类别之一。遵循数据增强方法，我们首先为这项新的分类任务构建了一个新颖的数据集，重点是少数群体。我们还利用事实检查器注释的数据。该论文还提出了神经疫苗叙事分类器，在交叉验证下达到84％的精度。分类器可公开用于研究人员和记者。