Fugu-MT 論文翻訳(概要): Toxic language detection: a systematic survey of Arabic datasets

論文の概要: Toxic language detection: a systematic survey of Arabic datasets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07228v1
Date: Tue, 12 Dec 2023 12:43:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-13 16:15:20.107403
Title: Toxic language detection: a systematic survey of Arabic datasets
Title（参考訳）: 有害言語検出:アラビア語データセットの体系的調査
Authors: Imene Bensalem, Paolo Rosso, Hanane Zitouni
Abstract要約: 本稿では,オンライン有害言語に着目したアラビア語データセットの包括的調査を行う。我々は,49のデータセットとその対応論文を体系的に収集し,コンテンツ,アノテーションプロセス,再利用性という3つの主要な領域にまたがる16の基準を考慮し,徹底的な分析を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.945303394300328
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper offers a comprehensive survey of Arabic datasets focused on online toxic language. We systematically gathered a total of 49 available datasets and their corresponding papers and conducted a thorough analysis, considering 16 criteria across three primary dimensions: content, annotation process, and reusability. This analysis enabled us to identify existing gaps and make recommendations for future research works.
Abstract（参考訳）: 本稿では,オンライン有毒言語に着目したアラビア語データセットの包括的調査を行う。我々は,49のデータセットとその対応論文を体系的に収集し,コンテンツ,アノテーションプロセス,再利用性という3つの主要な領域にまたがる16の基準を考慮し,徹底的な分析を行った。この分析により,既存のギャップを特定し,今後の研究成果の推薦を行うことができた。

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