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.
Riktmärken av den första gemensamma uppgiften om aggression identifiering REF visar att hälften av de 15 bästa systemen är utbildade på neurala nätverk.
Benchmarking Aggression Identification in Social Media.
{'venue': 'TRAC@COLING 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}