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The Importance of Code-Mixed Embeddings for Hate Speech Identification
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了混合语言嵌入在仇恨言论识别中的重要性，指出传统自然语言处理工具在处理混合语言数据时的局限性。研究表明，HingBERT模型在Hindi-English数据集上的表现优于BERT模型，显示出混合语言模型在多语言社区中的应用潜力。
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关键要点
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混合语言嵌入在仇恨言论识别中具有重要性。
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传统自然语言处理工具在处理混合语言数据时存在局限性。
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HingBERT模型在Hindi-English数据集上的表现优于BERT模型。
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研究表明混合语言模型在多语言社区中的应用潜力巨大。
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