本文研究了音乐家在社交媒体上使用的辱骂语言，构建了名为VocalTweets的双语数据集，并通过HuggingFace模型训练，获得74.5的F1得分，为理解音乐家在社交平台上的交流提供了新视角。

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。