攻撃性識別

攻撃性の識別は、自然言語処理の分野において重要なタスクであり、テキストデータを3つのカテゴリに分類するモデルの開発を目指しています。これらのカテゴリは、暗黙的攻撃性、明示的攻撃性、非攻撃性テキストです。このタスクでは、TRAC-2データセットが活用されます。このデータセットには、ソーシャルメディアから収集された5,000のアノテーション付きデータポイントが含まれており、ベンガル語（ローマ字とベンガル文字）、ヒンディー語（ローマ字とデーヴァナガリー文字）、英語で構成されています。これにより、モデルの多言語認識能力が向上し、社会的に価値のあるものとなります。