Zobrazeno 1 - 10
of 5 937
pro vyhledávání: '"Speech identification"'
Code-mixing is the practice of using two or more languages in a single sentence, which often occurs in multilingual communities such as India where people commonly speak multiple languages. Classic NLP tools, trained on monolingual data, face challen
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.18577
Autor:
Tillmann, Christoph, Trivedi, Aashka, Rosenthal, Sara, Borse, Santosh, Zhang, Rong, Sil, Avirup, Bhattacharjee, Bishwaranjan
Publikováno v:
EMNLP 2023 Demo Track
Offensive language such as hate, abuse, and profanity (HAP) occurs in various content on the web. While previous work has mostly dealt with sentence level annotations, there have been a few recent attempts to identify offensive spans as well. We buil
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.11344
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Current research on hate speech analysis is typically oriented towards monolingual and single classification tasks. In this paper, we present a new multilingual hate speech analysis dataset for English, Hindi, Arabic, French, German and Spanish langu
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2304.00913
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Sewell, Katrina1 (AUTHOR), Brown, Violet A.2 (AUTHOR), Farwell, Grace1 (AUTHOR), Rogers, Maya1 (AUTHOR), Zhang, Xingyi1 (AUTHOR), Strand, Julia F.1 (AUTHOR) jstrand@carleton.edu
Publikováno v:
PLoS ONE. 11/29/2023, Vol. 18 Issue 11, p1-13. 13p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
The detection of hate speech online has become an important task, as offensive language such as hurtful, obscene and insulting content can harm marginalized people or groups. This paper presents TU Berlin team experiments and results on the task 1A a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2201.04227
Publikováno v:
PeerJ Computer Science, Vol 10, p e1966 (2024)
The automatic speech identification in Arabic tweets has generated substantial attention among academics in the fields of text mining and natural language processing (NLP). The quantity of studies done on this subject has experienced significant grow
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2ce9263d7d03458793971b38128463fc