أصبح الكشف عن اللغة المسيئة أداة مهمة لزراعة منصات آمنة عبر الإنترنت.نحن نبحث في تفاعل جودة التوضيحية وأداء المصنف.نحن نستخدم مخطط توضيحي جديد وحبوس جديد يتيح لنا التمييز بين اللغة المسيئة والاستخدامات العامية للغالبية غير المقصود ضررا.تظهر نتائجنا م
يلا من العمال الحشد للإفراط في استخدام الفئة المسيئة، مما يخلق توازن فئة غير واقعية ويؤثر على دقات التصنيف.نحقق أيضا في طرق مختلفة للتمييز بين الإساءة الصريحة والمنامية وإظهار النهج القائم على المعجم إما أكثر من الإيذاء أو التقدير نسبة الإساءة الصريحة في مجموعات البيانات.
في هذه الورقة، نقدم نيريل، مجموعة بيانات روسية للتعرف على الكيان المسمى واستخراج العلاقة.نيريل أكبر بكثير من مجموعات البيانات الروسية القائمة: حتى الآن تحتوي على 56 كيلو كيانات المسماة المشروحة وعلاقات مشروحة 39 ألفا.الفرق المهم له من مجموعات البيانا
ت السابقة هو شرح للكيانات المسماة المتداخلة، وكذلك العلاقات داخل الكيانات المتداخلة وفي مستوى الخطاب.يمكن أن تسهل نيريل تطوير نماذج جديدة يمكنها استخراج العلاقات بين الكيانات المسماة المتداخلة، وكذلك العلاقات في كل من المستويات والوثائق.يحتوي نيريل أيضا على شرح الأحداث التي تنطوي على الكيانات المسماة وأدوارها في الأحداث.تتوفر مجموعة Nerel عبر https://github.com/nerel-ds/nerel.
