会员服务
Analysis · 数据集 · 可辨认的 · Processing（编程语言） · 论文 ·
2023 年 12 月 12 日
Toxic language detection: a systematic survey of Arabic datasets
翻译：暂无翻译
Imene Bensalem,Paolo Rosso,Hanane Zitouni
Imene Bensalem,Paolo Rosso,Hanane Zitouni

This paper offers a comprehensive survey of Arabic datasets focused on online toxic language. We systematically gathered a total of 49 available datasets and their corresponding papers and conducted a thorough analysis, considering 16 criteria across three primary dimensions: content, annotation process, and reusability. This analysis enabled us to identify existing gaps and make recommendations for future research works.


翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
生成性对抗网络:理论模型、评估指标和最近发展的概述，Generative Adversarial Networks (GANs): An Overview of Theoretical Model, Evaluation Metrics, and Recent Developments
生成性对抗网络:理论模型、评估指标和最近发展的概述，Generative Adversarial Networks (GANs): An Overview of Theoretical Model, Evaluation Metrics, and Recent Developments
专知会员服务
40+阅读 · 2020年5月30日
【跨语言BERT模型大集合】Transfer learning is increasingly going multilingual with language-specific BERT models
专知会员服务
53+阅读 · 2020年1月30日
【WSDM2020】超越统计关系：将知识关系整合到多标签音乐风格分类的风格关联中（附pdf）
专知会员服务
16+阅读 · 2019年11月23日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Github项目推荐 | 语义分割、实例分割、全景分割和视频分割的论文和基准列表
Github项目推荐 | 语义分割、实例分割、全景分割和视频分割的论文和基准列表
AI研习社
31+阅读 · 2019年4月5日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
“自然语言-草图”耦合的地理场景查询方法研究
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
汉英篇章衔接对齐资源构建与分析研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
基于格值逻辑的语言真值α-群锁语义归结自动推理研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
基于自主学习的Ad hoc Agent序贯决策研究
国家自然科学基金
37+阅读 · 2015年12月31日
黑河流域高分辨率区域气候模式比较
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
概率抽样设计及其统计推断方法
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
The whack-a-mole governance challenge for AI-enabled synthetic biology: literature review and emerging frameworks
Arxiv
0+阅读 · 2月1日
SDRDPy: An application to graphically visualize the knowledge obtained with supervised descriptive rule algorithms
Arxiv
0+阅读 · 1月31日
Reversing information flow: retrodiction in semicartesian categories
Arxiv
0+阅读 · 1月30日
GRASP: A novel benchmark for evaluating language GRounding And Situated Physics understanding in multimodal language models
Arxiv
0+阅读 · 1月30日
Scaling laws for language encoding models in fMRI
Arxiv
0+阅读 · 1月30日
Energy-conserving equivariant GNN for elasticity of lattice architected metamaterials
Arxiv
0+阅读 · 1月30日
Prospects for inconsistency detection using large language models and sheaves
Arxiv
0+阅读 · 1月30日
Toxic language detection: a systematic review of Arabic datasets
Arxiv
0+阅读 · 1月29日
Deep learning: a statistical viewpoint
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Hyper-SAGNN: a self-attention based graph neural network for hypergraphs
Hyper-SAGNN: a self-attention based graph neural network for hypergraphs
Arxiv
17+阅读 · 2019年11月6日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
Analysis
数据集
可辨认的
Processing（编程语言）
论文
相关VIP内容
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
生成性对抗网络:理论模型、评估指标和最近发展的概述，Generative Adversarial Networks (GANs): An Overview of Theoretical Model, Evaluation Metrics, and Recent Developments
生成性对抗网络:理论模型、评估指标和最近发展的概述，Generative Adversarial Networks (GANs): An Overview of Theoretical Model, Evaluation Metrics, and Recent Developments
专知会员服务
40+阅读 · 2020年5月30日
【跨语言BERT模型大集合】Transfer learning is increasingly going multilingual with language-specific BERT models
专知会员服务
53+阅读 · 2020年1月30日
【WSDM2020】超越统计关系：将知识关系整合到多标签音乐风格分类的风格关联中（附pdf）
专知会员服务
16+阅读 · 2019年11月23日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Github项目推荐 | 语义分割、实例分割、全景分割和视频分割的论文和基准列表
Github项目推荐 | 语义分割、实例分割、全景分割和视频分割的论文和基准列表
AI研习社
31+阅读 · 2019年4月5日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
The whack-a-mole governance challenge for AI-enabled synthetic biology: literature review and emerging frameworks
Arxiv
0+阅读 · 2月1日
SDRDPy: An application to graphically visualize the knowledge obtained with supervised descriptive rule algorithms
Arxiv
0+阅读 · 1月31日
Reversing information flow: retrodiction in semicartesian categories
Arxiv
0+阅读 · 1月30日
GRASP: A novel benchmark for evaluating language GRounding And Situated Physics understanding in multimodal language models
Arxiv
0+阅读 · 1月30日
Scaling laws for language encoding models in fMRI
Arxiv
0+阅读 · 1月30日
Energy-conserving equivariant GNN for elasticity of lattice architected metamaterials
Arxiv
0+阅读 · 1月30日
Prospects for inconsistency detection using large language models and sheaves
Arxiv
0+阅读 · 1月30日
Toxic language detection: a systematic review of Arabic datasets
Arxiv
0+阅读 · 1月29日
Deep learning: a statistical viewpoint
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Hyper-SAGNN: a self-attention based graph neural network for hypergraphs
Hyper-SAGNN: a self-attention based graph neural network for hypergraphs
Arxiv
17+阅读 · 2019年11月6日
相关基金
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
“自然语言-草图”耦合的地理场景查询方法研究
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
汉英篇章衔接对齐资源构建与分析研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
基于格值逻辑的语言真值α-群锁语义归结自动推理研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
基于自主学习的Ad hoc Agent序贯决策研究
国家自然科学基金
37+阅读 · 2015年12月31日
黑河流域高分辨率区域气候模式比较
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
概率抽样设计及其统计推断方法
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top