本研究提出了名为HateDebias的基准测试，用于分析仇恨言论检测模型的能力。通过重新组织数据集以适应连续学习的设置，并提出去偏见框架和记忆重播策略，实验结果表明该方法可以提高基线模型的效果。

可解释的音频仇恨言论检测研究
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