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1-800-共享任务 @ Devanagari 脚本语言的自然语言理解：使用大型语言模型检测语言、仇恨言论和目标
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种针对社交媒体评论的恐同/恐跨基算法，基于transformer的多类别分类模型，支持十种语言。通过引入合成和有机脚本切换数据，提升了在资源匮乏语言中的语言检测性能。
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关键要点
- 本文介绍了一种针对社交媒体评论的恐同/恐跨基算法。
- 该算法基于transformer的多类别分类模型，支持十种语言。
- 所支持的语言包括英语、西班牙语、古吉拉特语、印地语、卡纳达语、马拉雅拉姆语、马拉地语、泰米尔语、土鲁语和泰卢固语。
- 在领域适应期间，引入了合成和有机脚本切换数据以提升语言检测性能。
- 系统在古吉拉特语和泰卢固语中排名第二，其他语言表现有所不同。
- 结果表明，加入脚本切换等凌语言行为元素可以提高语言检测系统的性能，尤其是在资源匮乏的语言条件下。
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