本文讨论了文本排毒技术，旨在将有毒语言转化为中性语言。研究扩展了多语言排毒模型，展示了平行语料库对模型性能的提升，并在多个语言数据集上取得了显著效果，特别是在冒犯语言识别和跨语言文本转换方面。

本研究提出了首个编码器-解码器结构的预训练模型，用于冒犯语言识别，并在两个大型数据集上进行了训练。研究结果显示，该模型在多个英文基准测试中优于其他模型，实现了新的最优表现。