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OPSD：一种冒犯性波斯社交媒体数据集及其基准评估
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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
该研究使用两个数据集针对恶意评论和冒犯性言论进行实验，结果显示XLM-RoBERTa在这些数据集上的F1分数分别为76.9%和89.9%。
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关键要点
- 该研究使用两个数据集，分别针对恶意评论和冒犯性言论进行实验。
- 研究使用了先进的语言模型和机器学习算法。
- 实验的目的是建立该数据集的基准。
- XLM-RoBERTa在恶意评论数据集上的F1分数为76.9%。
- XLM-RoBERTa在冒犯性言论数据集上的F1分数为89.9%。
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