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hate speech
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新框架改进隐式仇恨言论检测的泛化能力
研究人员开发了ImpSH，一个旨在提高隐式仇恨言论检测模型泛化能力的新框架。这种基于三元组的方法将帖子与其隐含陈述对齐，并使用上下文约束半硬负例来更好地区分相似但不同的仇恨言论实例。使用BERT和HateBERT模型在多个数据集上的评估表明，与标准的监督对比方法相比，ImpSH可以提高跨域性能。
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大型语言模型协助专家撰写反驳仇恨言论的内容
研究人员开发了利用大型语言模型（LLMs）辅助撰写反驳在线仇恨言论和虚假信息的方法。该研究探索了三种策略，包括使用事实核查和非政府组织（NGO）指南提示LLMs，以及结合两者的混合方法。虽然LLMs在40%的情况下生成了足够好的反驳言论，但专家修订显著提高了输出的质量和对指南的遵循度。