Few-shot Hate Speech Detection Based on the MindSpore Framework
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内容提要
本研究提出了MS-FSLHate框架,旨在提高社交媒体上少量样本的仇恨言论检测能力。该框架结合了可学习提示嵌入、CNN-BiLSTM网络和同义词对抗数据增强,显著提升了检测的准确性和适应性,适合资源有限的环境。实验结果表明,其在精确率、召回率和F1值上均优于现有基准。
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关键要点
- 本研究提出了MS-FSLHate框架,旨在提高社交媒体上少量样本的仇恨言论检测能力。
- 该框架结合了可学习提示嵌入、CNN-BiLSTM网络和同义词对抗数据增强。
- MS-FSLHate框架显著提升了检测的准确性和适应性,适合资源有限的环境。
- 实验结果表明,该方法在精确率、召回率和F1值上均优于现有基准。
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