Media de discurso de odio en Twitter por NUTS 2 y año.pdf

Name: Media de discurso de odio en Twitter por NUTS 2 y año.pdf
Creator: Arcila-Calderón, Carlos; Sánchez-Holgado, Patricia
Published: 2021-12-10T00:00:00+08:00

Figshare2021-12-28 更新2026-04-08 收录

仇恨言论检测

区域网络舆情分析

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Media de discurso de odio en Twitter por NUTS 2 y año

提供机构：

Arcila-Calderón, Carlos; Sánchez-Holgado, Patricia

创建时间：

2021-12-10

ETHOS

自然语言处理

仇恨言论检测

displayName: ETHOS (multi-labEl haTe speecH detectiOn dataSet) license: - GPL-3.0 mediaTypes: - Text paperUrl: https://arxiv.org/pdf/2006.08328v2.pdf publishDate: "2022" publishUrl: https://github.com

魔搭社区2025-11-21 更新250

Neuronovo/neuronovo-utc-hate-speech18-sentences

仇恨言论检测

文本分类

--- dataset_info: features: - name: x dtype: string - name: y dtype: int64 - name: label_id dtype: int64 - name: text dtype: string - name: id dtype: int64 splits:

Hugging Face2024-08-27 更新110

TweetBLM

社交媒体分析

仇恨言论检测

TweetBLM是一个专注于黑人人权运动相关推特的仇恨言论数据集，由印度比拉科技学院梅斯拉分校创建。该数据集包含9165条经过人工标注的推文，分为‘仇恨’和‘非仇恨’两类，旨在识别和分析针对黑人人权运动的仇恨言论。数据收集自2020年5月27日至7月26日，通过Twitter API爬取，使用特定关键词筛选相关推文。该数据集的应用领域主要集中在社交媒体上的仇恨言论识别和过滤，以促进网络环境的积极发

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APEACH

仇恨言论检测

语言模型评估

APEACH数据集是由Kakao Corp.等机构合作创建的，专注于韩国仇恨言论检测。该数据集包含约3770条实例，涵盖了多样化的主题和句子长度，旨在通过用户生成的内容减少与预训练语料库的词汇重叠，从而更准确地评估模型性能。创建过程中，采用了匿名付费工作者生成有毒表达的方式，并通过任务管理器进行后标记，确保数据质量。APEACH数据集的应用领域主要集中在评估预训练语言模型在仇恨言论检测中的性能，特

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CVasNLPExperiments/Hatefulmemes_test_google_flan_t5_xl_mode_C_HM_T_A_OCR_rices_ns_1000

仇恨言论检测

自然语言处理

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Hugging Face2023-06-14 更新110

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