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多语言冒犯性语言识别的文本对文本模型
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内容提要
本研究提出了首个编码器-解码器结构的预训练模型，用于冒犯语言识别，并在两个大型数据集上进行了训练。研究结果显示，该模型在多个英文基准测试中优于其他模型，实现了新的最优表现。
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关键要点
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社交媒体上冒犯内容的普遍存在引起了公司和政府组织的关注。
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本研究提出了第一个编码器-解码器结构的预训练模型用于冒犯语言识别。
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模型在两个大型数据集（SOLID 和 CCTK）上进行了训练。
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研究结果显示，预训练的 T5 模型在多个英文基准测试中优于其他模型。
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多语言预训练模型在所有数据集上实现了新的最优表现。
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