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ToxiCloakCN: 评估中文攻击性语言识别模型的鲁棒性
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文调查了社交媒体中冒犯性语言的检测问题，并探索了跨语言场景中的交叉语言转移学习技术。研究分析了67篇相关论文，并总结了三种主要的转移方法。文章还讨论了当前挑战和未来的研究机会，并提供了调查资源。
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关键要点
- 社交媒体中冒犯性语言的增长和演变增加了检测的复杂性。
- 跨语言场景中的冒犯性语言检测面临识别挑战。
- 研究分析了67篇相关论文，提供了该领域的综合概述。
- 研究分类包括多语言数据集特征、跨语言资源和CLTL策略。
- 总结了三种主要的CLTL转移方法：实例转移、特征转移和参数转移。
- 讨论了当前的挑战和未来的研究机会。
- 提供了在线调查资源，包括多语言数据集和CLTL方法的参考表格。
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