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社交媒体的人工智能辅助和可解释仇恨言论检测
摘要 到目前为止，仇恨言论的检测仍然主要由人类进行，但将人类专业知识与自动化方法相结合具有巨大的潜力。然而，由于算法缺乏文化和社会结构等方面的专业知识，已发现的挑战包括人与机器之间的一致性较低。在这项工作中，设计科学方法用于获取设计知识并开发工件，通过该工件将人类融入检测和评估仇恨言论的过程。为此，利用了可解释的人工智能 (XAI)：该工件将提供解释性信息，说明为什么深度学习模型可以预测文本是否包含仇恨。结果表明，以仪表板形式实例化的设计知识被认为是有价值的，并且 XAI 功能增加了对工件有用性、易用性、可信度以及使用意图的感知。
联合国战略和仇恨言论行动计划
2联合国总部的仇恨言论工作组包括以下实体：全球通讯部，和平运营部，政治与和平事务部，政治与和平事务部，青年秘书长，联合国秘书长，全球秘书长，全球秘书处，全球诉讼，国际委员会，国际委员会，国际委员会，国际委员会，国际委员会，国际责任委员会，国际官员，副局长，副局长，副官员派遣了副教育，副官员派遣了副派，副教育委员会跨国公司，副官员派遣责任跨国公司。联合国难民高级专员（联合国文明联盟，联合国儿童基金会（联合国儿童基金会），联合国发展计划（UNDP），联合国教育，科学和文化组织（UNESCO）（UNESCO）和联合国对性别平等和女性的性别平等和妇女的empower妇女（UN-UN-WOMEN）的实体（联合国）。
在多模式仇恨言语事件检测2024
随着社交媒体平台的迅速崛起，社区能够更方便地与世界分享其兴趣和利益。这又导致了个人能够通过使用模因传播可恨的信息。此类材料的分类不仅需要查看单个图像，还需要考虑串联中的提交文本。观察图像或文本分别提供完整的文本。在本文中，我们描述了我们对案例2024年多模式仇恨言论共享任务的仇恨模因分类的方法。我们在两个子任务中使用了相同的方法，该方法涉及基于使用基于BERT的模型的文本和图像特征的分类模型（剪辑）。然后，我们利用由两个模型在整体方法中创建的预测。这种方法分别在两个子任务中排名第二。
打击虚假新闻和仇恨言论的政策的科学基础
来自德国国家图书馆的书目信息德国国家图书馆将此出版物列入德国国家书目；详细的书目数据可在互联网上查阅，网址为：http://dnb.d-nb.de。版权所有 © 奥地利计算机协会 www.ocg.at 出版商：Facultas Verlags- und Buchhandels AG，1050 Vienna，奥地利 保留所有权利，特别是复制、分发和翻译的权利。 © 奥地利计算机协会 www.ocg.at 排版：奥地利计算机协会 印刷：Facultas Verlags- und Buchhandels AG 1050 Vienna, Stolberggasse 26 ISBN（facultas Verlag）978-3-7089-2274-4 ISBN（奥地利计算机协会）978-3 -903035-31-7
指纹识别您的呼吸缅因州与……的爱恨交织关系
缅因大学位于缅因州奥罗诺，是该州的土地赠与和海洋赠与机构。缅因大学通过其明确的全域教学、研究和公共服务拓展使命服务于其所在州。缅因大学提供 90 个四年制、61 个硕士学位和 24 个博士学位课程，提供缅因州最多样化和最先进的课程选择。卡内基教学促进基金会将缅因大学归类为博士研究型大学，这是最高等级。
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缅因大学位于缅因州奥罗诺，是该州的土地赠与和海洋赠与机构。缅因大学通过其明确的全域教学、研究和公共服务外展使命为其家乡服务。缅因大学提供 90 个四年制、61 个硕士学位和 24 个博士学位课程，提供缅因州最多样化和最先进的课程选择。卡内基教学促进基金会将缅因大学归类为博士研究型大学，这是最高等级。
多语言仇恨语音检测：半监督的生成对抗方法
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
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