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HateGPT: Using GPT-3.5 Turbo to Combat Hate Speech on Social Media
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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
本研究提出了一种利用GPT-3.5 Turbo对社交媒体仇恨言论进行分类的方法。实验结果表明，该模型在识别仇恨与非仇恨内容方面表现优异，Macro-F1分数在0.751至0.756之间，显示出高可靠性和稳定性。
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关键要点
- 本研究提出了一种利用GPT-3.5 Turbo对社交媒体仇恨言论进行分类的方法。
- 该模型在分类任务中的表现优异，Macro-F1分数在0.751至0.756之间。
- 研究显示该模型在识别仇恨与非仇恨内容方面具有高可靠性和稳定性。
- 社交媒体平台面临管理仇恨言论和冒犯内容的挑战。
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