Détection du discours de haine
La détection du discours de haine est une tâche cruciale dans le domaine du traitement automatique des langues, visant à identifier et détecter les propos haineux et les tendances violentes dans les communications telles que le texte et l'audio. Cette tâche évalue les préjugés basés sur des caractéristiques protégées comme la race, le genre, l'orientation sexuelle, la religion, l'âge, etc., et les métriques d'évaluation courantes incluent le score F ou la mesure F. Sa valeur d'application réside dans le maintien d'un environnement en ligne sain et sécurisé, en empêchant la propagation d'informations nuisibles.
Ethos Binary
BiLSTM+Attention+FT
HateXplain
BERT-MRP
Ethos MultiLabel
MLARAM
Waseem et al., 2018
Mozafari et al., 2019
AbusEval
HateBERT
Automatic Misogynistic Identification
mBert
HateMM
HXP + CLAP + CLIP
HatEval
OffensEval 2019
HateBERT
ToLD-Br
Multilingual BERT
bajer_danish_misogyny
AOM mBERT
DKhate
Baseline
Hostility Detection Dataset in Hindi
Auxiliary IndicBert
OLID
RoBERTa-large-ST
SHAJ