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摘要：社交媒体平台已经超过了文化和语言界限，因此在全球范围内实现了1个在线通信。但是，各种语言的扩展使用加剧了2在线检测仇恨言论内容的挑战。尽管发布了多种天然3语言处理（NLP）解决方案，该解决方案实施了尖端的机器学习技术，但数据的4个稀缺性，尤其是标记的数据，仍然是一个相当大的障碍，这进一步需要5使用半佩顿的方法以及生成的人工智能（Generative AI）6技术。本文介绍了一种创新的方法，这是一种多语种半佩斯特的模型7，将生成对抗网络（GAN）和审计的语言模型（PLMS）组合在一起，更多8个精确的Mbert和XLM-Roberta。我们的方法证明了它在仇恨9语言和以印度语言（用英语，德语和印度语中）的仇恨检测中的有效性，当时只有10个仅采用20％的Hesoc2019数据集中的20％注释数据，从而在每种多种语言，零刺激的杂种式跨语言和单声道培训场景中都表现出11个高表现。12我们的研究提供了一个强大的基于MBERT的半纯GAN模型（SS-GAN-MBERT），该模型的表现优于基于XLM-ROBERTA的模型（SS-GAN-XLM），并达到平均F1得分14增长9.23％，准确率提高了9.23％，而准确性增加了5.75％的SemiSuline SemiSupersupervers Mbert模型。15
多语言仇恨语音检测：半监督的生成对抗方法
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