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Hate Speech Detection/Evidência
Registro de evidência do método

Hate Speech Detection

Hate speech detection is a natural-language-processing task that automatically identifies hateful, offensive, or harmful text on social media and online platforms. The task was sharpened by Davidson and colleagues (2017), who showed why separating genuine hate speech from merely offensive language is a hard, distinct classification problem rather than a single toxicity score.

Sources recorded, not reviewed

Registro de origem

Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.

Automated Hate Speech Detection
Registro de método taxonômico · process-pipeline / text-mining
  • Davidson, T., Warmsley, D., Macy, M. & Weber, I. (2017). Automated Hate Speech Detection and the Problem of Offensive Language. ICWSM, 11(1), 512-515. · DOI 10.1609/icwsm.v11i1.14955
  • Fortuna, P. & Nunes, S. (2018). A Survey on Automatic Detection of Hate Speech in Text. ACM Computing Surveys, 51(4), 1-30. · DOI 10.1145/3232676
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Alegações curadas

Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.

Ainda não há alegações curadas

Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.

Métodos relacionados

Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.

Same method familyBERT Embeddingsmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyFake News Detectionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familySentiment Analysismachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyText Classificationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

Status da evidência

Sources recorded, not reviewed

Bibliographic sources are present. Claim-level evidence review has not been performed.

Fontes

2 citações registradas, copiadas do registro de origem do método.

Ações

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