基于深度表示学习的傲慢语言检测
摘要:本论文聚焦于傲慢语言检测这一具有重要现实意义的研究课题,针对当前傲慢语言检测存在的难题,提出基于深度表示学习的解决方案。通过深入研究预训练语言模型在语义理解上的优势,结合数据增强技术解决数据不平衡问题,构建集成模型架构。实验结果表明,该模型在公开数据集上取得了优异的检测性能,在二元分类和多标签分类任务中均超越传统方法,为傲慢语言检测领域提供了新的有效途径和思路,有助于推动社会语言环境的和谐发展。
刘洪滔