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Unveiling the Capabilities of Large Language Models in Detecting Offensive Language and Annotation Disagreement
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内容提要
本研究探讨大型语言模型（LLMs）在检测冒犯性语言时的人类注释分歧问题。研究发现，LLMs对注释分歧样本的信心与人类一致性相关，这些分歧影响模型决策，为改进冒犯性语言检测提供了指导。
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关键要点
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本研究探讨大型语言模型（LLMs）在检测冒犯性语言时的人类注释分歧问题。
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研究发现，LLMs对注释分歧样本的信心与人类注释员的一致性相关。
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注释分歧影响模型的决策，提供了改进冒犯性语言检测的指导。
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