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A Unified Multi-Task Learning Architecture for Hate Detection Based on User Information
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内容提要
本研究提出了一种基于用户信息的多任务学习架构，以提高社交媒体上英语仇恨言论的检测效果。实验结果表明，结合用户特征与文本特征显著提升了检测性能，展示了该方法在仇恨内容过滤中的潜力。
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关键要点
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本研究提出了一种基于用户信息的多任务学习架构，以提高社交媒体上英语仇恨言论的检测效果。
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引入用户内外部信息，构建独特模型以提升仇恨言论识别能力。
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实验结果显示，结合用户特征与文本特征显著提高了宏观F1和加权F1的表现。
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该方法在仇恨内容过滤中展示了潜在的影响力。
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