ToXCL: 毒性言论检测和解释的统一框架

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

为了解决网络毒性言论的问题，本文提出了一个统一框架 ToXCL，用于检测和解释隐含的毒性言论，并取得了最新最有效的结果，明显优于基线模型。

本文介绍了'Moj Masti'团队使用ShareChat/Moj数据的系统，通过多语言Transformer预训练和微调模型处理混合代码/交替代码分类任务，在测试数据/排行榜上获得0.9的F-1分数。通过添加音译数据、集成和后处理技术进一步提高了系统性能，排名第一。

Moj Masti ShareChat/Moj Transformer 代码分类 音译数据
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