Hattal förekommer oftare än någonsin och polariserar samhället. För att motverka denna polarisering organiserar SemEval 2019 en gemensam uppgift som kallas den flerspråkiga upptäckten av hat. Den första uppgiften (A) är att avgöra om en viss tweet innehåller hat mot invandrare eller kvinnor, i ett flerspråkigt perspektiv, för engelska och spanska. I den andra uppgiften (B) uppmanas systemet också att klassificera följande deluppgifter: hatiska tweets som aggressiva eller inte aggressiva, och att identifiera målet trakasserade som individuella eller generiska. Vi utvärderar flera modeller, och slutligen kombinera dem i en ensemble inställning. Denna ensemblemiljö är byggd av fem och tre undermodeller för den engelska respektive spanska uppgiften. I den nuvarande inställningen visar det att med hjälp av en större ensemble för engelska tweets utför medioker, medan en något mindre ensemble fungerar bra för att upptäcka hattal i spanska tweets. Våra resultat på testuppsättningen för engelska visar 0,378 makro F1 på uppgift A och 0,553 makro F1 på uppgift B. För spanska är resultaten betydligt högre, 0,701 makro F1 på uppgift A och 0,734 makro F1 för uppgift B.
Resultatet visade att engelska gav 0,378 makro F1 på uppgift A och 0,553 makro F1 på uppgift B, spanska gav 0,701 makro F1 på uppgift A och 0,734 makro F1 på uppgift B REF.
Grunn 2019 at SemEval-2019 Task 5 : Shared Task on Multilingual Detection of Hate
{'venue': 'SemEval@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}