Jibes \ & Delights: مجموعة بيانات من الإهانات المستهدفة والمجاملات لمعالجة إساءة الاستخدام عبر الإنترنت

أصبحت الإيذاء عبر الإنترنت واللغة المسيئة في وسائل التواصل الاجتماعي مشاكل واسعة النطاق في العصر الرقمي اليوم.في هذه الورقة، نحن نساهم في مجموعة بيانات قائمة على إعادة استخدامها، تتكون من 68،159 إهانات و 51،102 تحية مستهدفة للأفراد بدلا من استهداف مجتمع أو سباق معين.ثانيا، نقوم بتقييم العديد من النماذج الحديثة الموجودة في كل من التصنيف ونقل النمط غير المقترح على DataSet.أخيرا، نقوم بتحليل النتائج التجريبية واستنتج أن مهمة النقل صعبة، تتطلب النماذج لفهم درجة عالية من الإبداع المعروضة في البيانات.

Online abuse and offensive language on social media have become widespread problems in today's digital age. In this paper, we contribute a Reddit-based dataset, consisting of 68,159 insults and 51,102 compliments targeted at individuals instead of targeting a particular community or race. Secondly, we benchmark multiple existing state-of-the-art models for both classification and unsupervised style transfer on the dataset. Finally, we analyse the experimental results and conclude that the transfer task is challenging, requiring the models to understand the high degree of creativity exhibited in the data.