I detta dokument presenterar vi rapporten och resultaten av den gemensamma uppgiften om Aggression Identification som anordnades som en del av den första workshopen om trolling, Aggression och cybermobbning (TRAC -1) vid COLING 2018. Uppgiften var att utveckla en klassificerare som kunde diskriminera mellan overtly Aggressive, covert Aggressive, och icke-aggressiva texter. För denna uppgift, deltagarna fick en datauppsättning på 15,000 aggression-annoterade Facebook Posts och Kommentarer var i Hindi (i både Roman och Devanagari manus) och engelska för utbildning och validering. För testning, två olika uppsättningar - en från Facebook och en från en annan sociala medier - tillhandahölls. Totalt 130 lag registrerade sig för att delta i uppgiften, 30 lag lämnade in sina testkörningar, och slutligen 20 lag skickade också sina systembeskrivning papper som ingår i TRAC workshop förfarande. Det bästa systemet fick en viktad F-poäng på 0,64 för både hindi och engelska på Facebook testuppsättningar, medan de bästa poäng på överraskningsuppsättningen var 0,60 och 0,50 för engelska respektive hindi. De resultat som presenteras i denna rapport visar hur utmanande uppgiften är. Det positiva gensvaret från samhället och det stora deltagandet i den första upplagan av denna gemensamma uppgift belyser också intresset för detta ämne.
REF ) diskutera uppgiften att utveckla en klassificering för att diskriminera Overtly, Covertly och Non Aggressive text med 15000 kommenterade sociala medier data i både engelska och Hindi (i Roman och Devanagri manus) som en del av TRAC-1.
Benchmarking Aggression Identification in Social Media.
{'venue': 'TRAC@COLING 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}