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评估孟加拉社交媒体评论中对不同群体的毒性水平：一项全面调查
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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
'Moj Masti'团队在IIIT-D多语言恶性评论识别挑战中，使用ShareChat/Moj的数据，通过多语言Transformer模型处理混合代码分类任务，取得了平均F-1分数0.9的最佳成绩，并在排行榜上获得第一名。
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关键要点
- 'Moj Masti'团队在IIIT-D多语言恶性评论识别挑战中取得了最佳成绩。
- 团队使用ShareChat/Moj提供的数据进行研究。
- 采用多语言Transformer模型处理混合代码/交替代码分类任务。
- 最终实现了平均F-1分数为0.9的最佳性能。
- 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。
- 团队在排行榜上获得第一名。
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