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一种隐私保护冒犯性语言识别的联邦学习方法
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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
研究人员通过引入联邦学习提出了一种去中心化架构，用于辨别网上的辱骂语言，保护用户隐私。他们在四个公开可用的英语基准数据集上进行了训练，并展示了初步的英语和西班牙语跨语言实验。研究结果表明，所提出的模型融合方法在所有数据集上优于基准方法，并且能够保护隐私。
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关键要点
- 研究人员提出了一种去中心化架构，用于辨别网上的辱骂语言。
- 该架构通过引入联邦学习来保护用户隐私。
- 在四个公开可用的英语基准数据集上进行了训练和性能评估。
- 展示了初步的英语和西班牙语跨语言实验。
- 所提出的模型融合方法在所有数据集上优于基准方法，并能够保护隐私。
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