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am，L.和Tostevin，L.（1999）萨里大学参与TREC8：逻辑文档外推和检索的奇怪索引（WILDER）。在：第八届文本检索会议（TREC-8），国家标准与技术研究所（NIST）。“}，{”key“：”9502_CR2“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Akhtar，S.，Basile，V.，&Patti，V.（2019）。仇恨言论注释中的极化新测量。意大利人工智能协会国际会议记录（pp.588\u2013603）。“，”doi“：”10.1007\/978-3-030-35166-3_41“}”，{“key”：“9502_CR3“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Albadi，N.，Kurdi，M.，&Mishra，S.（2018）。他们是我们的兄弟吗？分析和检测阿拉伯语推文圈中的宗教仇恨言论。2018年IEEE\/ACM社交网络分析和挖掘进展国际会议论文集，ASONAM 2018，IEEE（第69页\u201376）。“，”DOI“：”10.1109\/ASONAM.2018.8508247“}，{”key“：”9502_CR4“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Alfina，I.，Mulia，R.，Fanny，M.I.，&Ekanata，Y.（2017）印尼语中的仇恨语音检测：数据集和初步研究。《2017年先进计算机科学和信息系统国际会议论文集》，IEEE。“，”DOI“：”10.1109\/ICACSIS.2017.8355039“}，{”key“：”9502_CR5“，”unstructured“：”u00c1lvarez-Carmona，M.，Guzm\u00e1n-Falc\u00f3n，E.，Montes-y G\u00f 3mez，M.、Escalante，H.J.，Villase\u00f1or-Pineda，L.，Reyes-Meza，V.，&Rico-Sulayes，A.（2018）2018年IberEval MEX-A3T概述：墨西哥西班牙语推文中的作者身份和攻击性分析。《伊比利亚语言人类语言技术评估第三次研讨会论文集》（IberEval 2018），CEUR.org（第74\u201396页）。“}，{”key“：”9502_CR6“，”unstructured“：”Arag\u00f3n，M.E.，\u00c1lvarez-Carmona，M.\u00c 1.，Montes-Y-G\u00f 3mez，M.，Escalante，H.J.，Villase\u00f1or-Pineda，L.，&Moctezuma，D.（2019）2019年IberLEF MEX-A3T概述：墨西哥西班牙语推文中的作者和攻击性分析。在第一届SEPLN伊比利亚语言评估论坛研讨会（IberLEF）上，CEUR-WS.org，CEUR研讨会记录（第2421卷，第478\u2013494页）。“}，{”issue“：”3“，”key“：”9502_CR7“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first-page“：”209“，”doi“：”10.1007\/s10579-009-9081-4“，”volume“：“43”，“author”：“M Baroni”，“year”：“2009”，“unstructured”：“Baroni，M.，Bernardini，S.，Ferraresi，A.，&Zanchetta，E.（2009）WaCky Wide Web：一个非常大的语言处理网络搜索语料库的集合。语言资源与评估，43（3），209\u2013226.”，“期刊标题”：“语言资源与评估”}，｛“键”：“9502_CR8”，“doi断言”：“crossref”，“非结构化”：“Basile，V.，Bosco，C.，Fersini，E.，Nozza，D.，Patti，V.，Rangel，F.，Rosso，P.，&Sanguinetti，M.（2019）2019年第六学期任务5：在推特上用多种语言检测针对移民和女性的仇恨言论。2019年第二季度会议记录，计算语言学协会（ACL）（第54\u201363页）。“，”DOI“：”10.18653\/v1\/S19-2007“}，{“key”：“9502_CR9”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“DOI”：“10.1109\/TAFFC.2018.2884015”，“author”：“V Basile”，“year”：“2018”，“unstructured”：“Basile，V.，Novielli，N.，Croce，D.，Barbieri，F.，Nissim，M.，&Patti，V.（2018）埃瓦利塔情绪极性分类：吸取的教训和面临的挑战。IEEE情感计算汇刊，。https:\/\/doi.org\/10.109\/TAFFC.2018.2884015.“，”journal-title“：”IEEE情感计算事务“}，{“key”：“9502_CR10”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Bassigna，E.，Basile，V.，&Patti，V.（2018）Hurtlex：一个多语言的伤害词汇词典。《第五届意大利计算语言学会议论文集》（CLiC-it 2018），CEUR.org（pp.1\u20136）。“，”DOI“：”10.4000\/books.aaccademia.3085“}，{”key“：”9502_CR11“，”unstructured“：”Bhattacharya，S.、Singh，S.，Kumar，R.、Bansal，A.、Bhagat，A.、Dawer，Y.、Lahiri，B.和Ojha，A.K.（2020）开发一个多语言注释的厌女症和攻击性语料库。在法国马赛欧洲语言资源协会（ELRA）第二次关于拖网、攻击和网络欺凌的研讨会论文集（第158\u2013168页）中，https:\/\/www.aclweb.org\/contology\/2020.trac-1.25\/。“}，{”key“：”9502_CR12“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Bohra，A.，Vijay，D.，Singh，V.，Akhtar，S.S.，&Shrivastava，M.（2018）。印地语\u2013英语代码混合社交媒体文本数据集，用于仇恨语音检测。《第二届社交媒体中人们观点、个性和情绪的计算建模研讨会论文集》，计算语言学协会（ACL）（第36页）。“，”DOI“：”10.18653\/v1\/W8-1105“｝，｛”key“：”9502_CR13“，”DOI断言“：”crossref“，”非结构化“：”Bosco，C.，Dell\u2019Orletta，F.，Poletto，F.，Sanguinetti，M.，&Tesconi，M.（2018）2018年evalita仇恨语音检测任务概述。在意大利语自然语言处理和语音工具第六次评估活动的会议记录中。最终研讨会（EVALITA 2018），CEUR.org.“，“DOI”：“10.4000\/books.aaccademia.4503”}，{“key”：“9502_CR14”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Capozzi，A.T.，Lai，M.，Basile，V.，Poletto，F.，Sanguinetti，M..，Bosco，C.，Patti，V.、Ruffo，G.，Musto，C.和Polignano，M.等（2019）。针对仇恨的计算语言学：在\u201d contro l\u2019odio\u201d项目中，在社交媒体上进行仇恨语音检测和可视化。在第六届意大利计算语言学会议上，CLiC-it 2019，CEUR-WS，Bari，Italy（第2481卷，第1\u20136页）。“，”DOI“：”10.4000\/ijcol.659“}，{”key“：”9502_CR15“，”unstructured“：”Cardellino，C.（2016）.西班牙语十亿单词语料库和嵌入。https:\/\/crscardellino.github.io\/SBWCE\/.“}”，{“key”：“9502_CR16”，“unstructure”：“Caselli，T.，Basile，V.，Mitrovi\u0107，J.，Kartoziya，I.，&Granizer，M.（2020）。我感到冒犯，don\u2019不要辱骂！冒犯性和辱骂性语言中的隐含信息。第十二届语言资源与评估会议论文集，欧洲语言资源协会，法国马赛（第6195\u20136204页），https://www.aclweb.org\/antology\/2020.lrec-1.760.“}，{“key”：“9502_CR17”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Chung，Y.L，.Kuzmenko，E.，Tekiroglu，S.，&Guerini，M.（2019）.CONAN\u2014COunter NArratives through Nichesourcing：打击网上仇恨言论的多语言数据集。计算语言学协会第57届年会会议记录（第2819\u20132829页）。“，”DOI“：”10.18653\/v1\/P19-1271“}，{”key“：”9502_CR18“，”first page“：“163”，”volume-title“：”Landow GP“，”author“：”JH Clear“，”year“：”1993“，”unstructured“：”Clear，J.H.（1993）。英国国家语料库。在P.Delany（Ed.），Landow GP.（pp.163\u2013187）。麻省理工学院出版社：数字单词。：“crossref”，“非结构化”：“Comandi，G.和Patti，V.（2019年）。一场不可能的对话！意大利推特上针对移民的仇恨言论语料库中的名义言论和民粹主义言论。在第三次网上滥用语言研讨会的会议记录中。计算语言学协会，意大利佛罗伦萨（pp.163\u2013171），10.18653\/v1\/W19-3518，https:\/\/www.aclweb.org\/contology\/W19-3518.“，“DOI”：“10.18653\/v1\\/W19-351”}，{“key”：“9502_CR20”，“unstructured”：“Corazza，M.，Menini，S.，Cabrio，E.，Tonelli，S..，&Villata，S.（2019）意大利仇恨语音检测的跨平台评估。第六届意大利计算语言学会议论文集。“}，{”key“：”9502_CR21“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”doi“：”10.1145\/3377323“，”author“：”M Corazza“，“年份”：“2020”，”unstructured“：”科拉萨，M.，梅尼尼，S.，Cabrio，E.，托内利，S.和维拉塔，S.（2020）在线仇恨语音检测的多语言评估。ACM互联网技术汇刊，冲突社会互动中的情感专区，。https:\/\/doi.org\/10.1145\/3377323.“，”journal-title“：“ACM互联网技术交易，冲突社会互动中的情绪专题”}，{“key”：“9502_CR22”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Davidson，T.，Warmsley，D.，Macy，M.，Weber，I.（2017）自动化仇恨言论检测和攻击性语言问题。第十一届网络和社交媒体国际会议论文集，AAAI（第512\u2013515页）。“，”DOI“：”10.1609\/icwsm.v11i1.14955“}，{”key“：”9502_CR23“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”de\u00a0Gibert，O.，Perez，N.，Garc\u00eda-Pablos，A.，&Cuadros，M.（2018）。来自白人至上论坛的仇恨语音数据集。在线滥用语言研讨会第二期会议记录（ALW2），计算语言学协会（ACL），（第11\u201320页）。“，”DOI“：”10.18653\/v1\/W18-5102“}，{”key“：”9502_CR24“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”de\u00a0Pelle，R.，&Moreira，V.P.（2016）。《巴西网络中的攻击性评论：数据集和基线结果》。巴西第五届社会网络分析与挖掘研讨会论文集（BraSNAM 2016）（第510\u2013519页）。“，”10.5753 \/brasnam.2017.3260“}，{“key”：“9502_CR25”，“unstructured”：“Del Vigna，F.，Cimino，A.，Dell\u2019Orletta，F.、Petrocchi，M.和Tesconi，M.（2017）。恨我，不恨我：脸书上的仇恨语音检测。《第一届意大利网络安全会议论文集》（ITASEC17），CEUR.org（第86\u201395页）doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”ElSherief，M.，Nilizadeh，S.，Nguyen，D.，Vigna，G.，Belding，E.（2018）。对等仇恨：仇恨言论煽动者及其目标。《第十二届网络和社交媒体国际会议论文集》，AAAI（第52页\u201361）。“，”DOI“：”10.1609\/icwsm.v12i1.15038“}，{“key”：“9502_CR27”，“unstructured”：“欧盟委员会.（2016）.打击网上非法仇恨言论的行为准则.https:\/\/ec.europa.EU\/info\/policys\/justice-and-foundamental-rights\/combating-discrimination\/racism-and-ospironline\/countering-illegal-hate-speech-online_en#theucodeofconduct.”}，“{”key“：”9502_CR28“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Fernquist，J.，Lindholm，O.，Kaati，L.，&Akrami，N.（2019）。瑞典语中检测仇恨言语的可行性研究。2019年IEEE国际大数据会议（big data），2019年，IEEE，（第4724\u20134729页）。“，”DOI“：”10.1109\/BigData47090.2019.9005534“}，{“key”：“9502_CR29”，“unstructured”：“Ferrogiaro，W.，Dolan，T.，Gichuhi，C.，Ya\u2019u，Y.，Hamza，I.，Abdulsalam，L.U.，Ibrahim“：”crossref”，“非结构化”：“Fersini，E.，Nozza，D.，&Rosso，P.（2018a）。EVALITA 2018自动厌女症识别（AMI）任务概述。在意大利语自然语言处理和语音工具第六次评估活动的会议记录中。最终研讨会（EVALITA 2018），CEUR.org.“，“DOI”：“10.4000\/books.aaccademia.4497”}，{“key”：“9502_CR31”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Fersini，E.，Rosso，P.，&Anzovino，M.（2018b）。2018年IberEval会议上关于自动味觉识别任务的概述。《伊比利亚语言人类语言技术评估第三次研讨会论文集》（IberEval 2018），CEUR.org，（pp.1\u201315）。“，”DOI“：”10.4000\/books.aaccademia.4497“}，{”key“：”9502_CR32“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Fi\u0161er D，Erjavec，T.，&Ljube\u0161/u0107，N.（2017）斯洛文尼亚社会不可接受的在线话语实践的法律框架、数据集和注释模式。在第一次在线滥用语言研讨会的会议记录中，计算语言学协会（ACL）（第46\u201351页）。“，”DOI“：”10.18653\/v1\/W17-3007“}，{“key”：“9502_CR33”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Florio，K.，Basile，V.，Polignano，M.，Basiler，P.，&Patti，V.（2020）。仇恨的时间：社交媒体上仇恨语音检测的时间挑战。应用科学10（12），10.3390\/app10124180，https:\/www.mdpi.com\/2076-3417\/10\/12\/4180。“，”DOI“：”10.3390\/app10124180“}，{“key”：“9502_CR34”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Fortuna，P.，Rocha\u00a0da Silva，J.，Soler-Company，J.、Wanner，L.和Nunes，S.（2019）。一个分层标记的葡萄牙语仇恨语音数据集。在第三次网上滥用语言研讨会的会议记录中。意大利佛罗伦萨计算语言学协会（第94\u2013104页），https:\/\/www.aclweb.org\/contology\/W19-3510.“，”DOI“：”10.18653\/v1\/W19-3510“}，{“issue”：“4”，“key”：“9502_CR35”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“first page”：”85:1“，“DOI”：“10.1145\/3322676”，“volume”：：“51”，“author”：“P Fortuna”，“year”：“2018年”，“非结构化”：“Fortuna，P.和Nunes，S.（2018年）。文本中仇恨语音自动检测研究综述。ACM Computing Surveys，51（4），85:1\u201385:30.“，“journal-title”：“ACM Competing Surveies”}，{“key”：“9502_CR36”，“unstructured”：“Fonta，A.，Djouvas，C.，Chatzakou，D.，Leontiadis，I.，Blackburn，J.，Stringhini，G.，Vakali，A.，Sirivanos，M.，&Kourtellis，N.（2018）大规模众包和描述推特滥用行为。第十二届网络和社交媒体国际会议论文集，2018年ICWSM，美国加利福尼亚州斯坦福市，2018年6月25日\u201328，AAAI出版社（第491\u2013500页），https://AAAI.org\/ocs\/index.php\/ICWSM \/ICWSM18\/paper\/view\/17909.“}，{“key”：“9502_CR37”，“unstructured”：“Francesconi，C.，Bosco，C.，Poletto，F.，&Sanguinetti，M.（2019）。仇恨语音检测任务中的错误分析：2018年EVALITA HaSpeeDe-TW事件。在CLiC-it，CEUR-WS.org，《CEUR研讨会论文集》（第2481卷）。“}，{”key“：”9502_CR38“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Gao，L.，&Huang，R.（2017）。使用上下文感知模型检测在线仇恨言论。《国际会议论文集自然语言处理最新进展》，RANLP 2017，INCOMA Ltd.，（第260\u2013266页）。“，”doi“：”10.26615 \/978-9542-049-6_036“}”，{“key”：“9502_CR39“，“非结构化”：”Gao，L.，Kuppersmith，A.，&Huang，R.（2017）。使用弱监督的双路径引导方法识别显性和隐性仇恨语音。第八届自然语言处理国际联席会议论文集（第1卷：长篇论文），亚洲自然语言处理联合会，台湾台北（第774\u2013782页）。“｝，｛”issue“：”3“，”key“：”9502_CR40“，”doi asserted by“：”publisher“，”first page“：”324“，”doi“：”10.1080\/13054630.2015.1128810“，”volume“：”22“，”author“：”K Gelber“，”year“：”2016“，”nonstructured“：”Gelber，K.，&McNamara，L.（2016）。证明仇恨言论的危害。社会认同，22（3），324\u2013341.“，”期刊标题“：”社会认同“｝，”key“：”9502_CR41“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Golbeck，J.，Ashktorab，Z.，Banjo，R.O.，Berlinger，A.，Bhagwan，S.，Buntain，C.，Cheakalos，P.，Geller，A.A.，Gergory，Q.，Gnasekaran，R.K.，Gunasekalan，R.R.，Hoffman，K.M.，Hottle，J。，罗杰斯·K·M、罗杰斯·L、萨林·M·S、沙哈纳·G、桑基·J、文加塔拉曼·P、万·Z·和吴·D·M（2017）。一个用于在线骚扰研究的大型带有人标签的语料库。2017年ACM网络科学会议的WebSci 2017\u2014会议记录（第229\u2013233页）。“，”DOI“：”10.1145\/3091478.3091509“}，{”key“：”9502_CR42“，”unstructured“：”Goldhahn，D.，Eckart，T.，&Quasthoff，U.（2012）。在莱比锡语料库中构建大型单语词典：从100到200种语言。第八届国际语言资源与评估会议论文集（LREC\u201912），欧洲语言资源协会（ELRA）。“｝，｛”key“：”9502_CR43“，”doi asserted by“：”crossref“，”非结构化“：”Haddad，H.，Mulki，H.，&Oueslati，A.（2019）。T-HSAB：突尼斯仇恨言论和辱骂数据集。在第七届阿拉伯语处理国际会议上（pp.251\u2013263）。“，”doi“：”10.1007\/978-3-030-32959-4_18“｝，｛”key“：”9502_CR44“，”doi asserted by“：”crossref“，”非结构化”：“Hammer，H.L.（2017）。在线讨论中恶意评论的自动检测。In:Maglaras，L.、Janicke，H.、Jones，K.（编辑）工业网络和智能系统。INISCOM公司，。(2016). 计算机科学、社会信息学和电信工程研究所讲稿（第188卷，第164\u2013173页）。查姆：施普林格。“，”DOI“：”10.1007\/978-3-319-52569-3_15“}，{”key“：”9502_CR45“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Holgate，E.，Cachola，I.，Preo\u0163iuc-Pietro，D.，&Li，JJ.（2018）。为什么要发誓？分析和推断粗俗表达的意图。在《2018年自然语言处理实证方法会议论文集》中，计算语言学协会，比利时布鲁塞尔，第4405\u20134414页，10.18653\/v1\/D18-1471，https://www.aclweb.org/collectory\/D18-1471.“，”DOI“：”10.18653\/v1\/D18-1471“}，｛”key“：”9502_CR46“，”DOI断言“：”crossref“，”非结构化“：”Ibrohim，M.O.和Budi，I.（2018年）。印尼社交媒体中滥用语言检测的数据集和初步研究。2018年第三届计算机科学和计算智能国际会议（第222\u2013229页）。“，”DOI“：”10.1016\/j.procs.2018.08.169“}，{“key”：“9502_CR47”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Ibrohim，M.O.，&Budi，I.（2019）。印尼推特中的多标签仇恨言论和滥用语言检测。在线滥用语言第三次研讨会论文集（第46\u201357页）。”，“DOI”：“10.18653\/v1\/W19-3506”}，“{”key“：”9502_CR48“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Ishmam，A.M.和Sharmin，S.（2019）。在脸书公开页面上检测孟加拉语的恶意语音。摘自：Wani，M.A.、Khoshgoftaar，T.M.、Wang，D.、Wang、H.、Seliya，N.（编辑）第18届IEEE机器学习和应用国际会议，ICMLA 2019，Boca Raton，FL，USA，2019年12月16日\u201319，2019，IEEE（第555\u2013560页）。“，”DOI“：”10.1109\/IMCLA.2019.00104“}，{”key“：”9502_CR49“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Jurgens，D.，Chandrasekharan，E.，&Hemphill，L.（2019）.使用nlp解决网络滥用的公正全面策略。计算语言学协会（ACL）第57届年会会议记录（第3658\u20133666页）。“，”DOI“：”10.18653\/v1\/P19-1357“}，{”key“：”9502_CR50“，”unstructured“：”Kitchenham，B.（2004）。执行系统评审的程序。技术代表：基尔大学计算机科学系。“}”，{“key”：“9502_CR51”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructure”：“Kolhatkar，V.，Wu，H.，Cavasso，L.，Francis，E.，Shukla，K.，&Taboada，M.（2019）SFU意见和评论语料库：用于分析在线新闻评论的语料库。Springer International Publishing”，“DOI”：“10.1007\/s41701-019-00065-w”}，{“key”：“9502_CR52”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Kumar Sharma，H.，Kshitiz，K.，&Shailendra。（2018）NLP和机器学习技术，用于检测社交网络平台上的侮辱性评论。《2018年计算与通信工程进展国际会议论文集》，ICACCE 2018，IEEE（第265\u2013272页）。“，”DOI“：”10.1109\/ICACCE.2018.8441728“}，{“key”：“9502_CR53”，“unstructured”：“Kumar，R.，Ojha，A.K.，Malmasi，S.，&Zampieri，M.（2018a）。社交媒体中攻击识别的基准。摘自计算语言学协会（ACL）第一期关于控制、攻击和网络欺凌的研讨会论文集（第1\u201311页）。”}，“{“key”：”9502_CR54“，“非结构化”：“Kumar，R.，Ojha，A.K.，Malmasi，S.，&Zampieri，M.（2020）。评估社交媒体中的攻击识别。在第二次网络欺凌、攻击和网络欺凌研讨会的会议记录中。欧洲语言资源协会（ELRA），法国马赛（第1\u20135页），https:\/\/www.aclweb.org\/contology\/2020.trac-1.1\/。“}，{”key“：”9502_CR55“，”unstructured“：”Kumar，R.，Reganti，A.N.，Bhatia，A.，&Maheshwari，T.（2018b）。印地语攻击注释语料库\u2013英语代码混合数据。第十一届国际语言资源与评估会议（LREC 2018）论文集“}.监测和绘制在线仇恨言论的方法。技术代表：伯明翰大学。“}，{”issue“：”2“，”key“：”9502_CR57“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“187”，”doi“：”10.1080\/0952813X.2017.1409284“，”volume“：，187\u2013202.“，“journal-title”：“实验与理论人工智能杂志”}，{“key”：“9502_CR58”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Mandl，T.，Modha，S.，Majumder，P.，Patel，D.，Dave，M.，Mandlia，C.，&Patel，A.（2019）2019年火灾中哈索克轨道概述：印欧语言中的仇恨言论和攻击性内容识别。在第11届信息检索评估论坛的会议记录中。计算机械协会，美国纽约州纽约市，FIRE\u201919（第14\u201317页），10.1145\/3368567.3368584，https://\/doi.org\/10.1145\/3368657.3368584.“，“doi”：“10.1145\/3368567.3368584”}，{“key”：“9502_CR59”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Martins，R.，Gomes，M.，Almeida，J.，Novais，P.，&Henriques，P.（2018年）。使用情感分析对社交媒体中的仇恨言语进行分类。在2018年巴西智能系统会议记录中，BRACIS 2018（第61\u201366页）。“，”DOI“：”10.1109\/BRACIS.2018.00019“}，{”key“：”9502_CR60“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Mathur，P.，Shah，R.，Sawhney，R.和Mahata，D.（2018）。检测印地语\u2013英语代码转换语言中的攻击性推文。计算语言学协会（ACL）第六届社交媒体自然语言处理国际研讨会论文集（第1\u20139页）。“，”DOI“：”10.18653\/v1\/W18-3504“}，{”key“：”9502_CR61“，”unstructured“：”Merriam-Webster Online。（2009）。《Merriam-Webster Online Dictionary》。http://www.Merriam-Webster.com.“}”，{“key”：“9502_CR 62”，“unstructure”：“Mishra，P.，Del\u00a0Tredici，M.，Yannakoudakis，H.，&Shutova，E.（2018）。用于检测滥用的作者分析。第27届国际计算语言学会议论文集（第1088\u20131098页）。“}，{”issue“：”3“，”key“：”9502_CR63“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first-page“：”102087“，”doi“：”10.1016\/j.ipm.2019.102087”，“volume”：“57”，“author”：“Z Mossie”，“year”：“2020”，“unstructured”：“Mossie，Z.，&Wang，j.H.（2020）。使用社交媒体上的仇恨言语检测进行脆弱社区识别。信息处理与管理，57（3），102087.”，“期刊标题”：“信息处理与管理”}，{“key”：“9502_CR64”，“doi断言”：“crossref”，“非结构化”：“Mubarak，H.，Darwish，K.，&Magdy，W.（2017）。阿拉伯语社交媒体上的滥用语言检测。在计算语言学协会（ACL）第一次在线滥用语言研讨会论文集（第52页\u201356）。“，”DOI“：”10.18653\/v1\/W17-3008“}，{”key“：”9502_CR65“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Mulki，H.，Haddad，H.、Bechikh Ali，C.和Alshabani，H.（2019）。L-HSAB:利凡提特仇恨言论和辱骂语言数据集。在线辱骂语言第三次研讨会论文集（第111\u2013118页）。“，”10.18653\/v1\/W19-3512“}，{“key”：“9502_CR66”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Nascimento，G.，Carvalho，F.，Da Cunha，A.M.，Viana，C.R.，&Guedes，G.P.（2019）。讨厌使用巴西图像板进行语音检测。第25届巴西多媒体和网络研讨会论文集，WebMedia 2019（pp.325\u2013328）。”，“doi”：“10.1145\/3323503.3360619“}，{“key”：“9502_CR67”，“unstructured”：“Nithyanand，R.，Schaffner，B.，&Gill，P.（2017）。测量在线政治话语中的攻击性言论。在USENIX第七届互联网自由开放交流研讨会（FOCI 17）上。”}，“key“：”9502_CR68“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructure“：”Nobata，C.、Tetreault，J.、Thomas，A.、Mehdad，Y.和Chang，Y.（2016）。在线用户内容中的滥用语言检测。第25届万维网国际会议论文集（WWW\u201916），国际万维网会议指导委员会（第145\u2013153页）。“，”DOI“：”10.1145\/2872427.2883062“}，{”key“：”9502_CR69“，”unstructured“：”Nockleby，J.T.（2000），《仇恨演讲》，《麦克米伦参考美国》，纽约州纽约市（第1277\u20131279页）。“}”，{“key”：“9502_CR 70”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructure”：“Nozza，D.，Volpetti，C.，&Fersini，E.（2019）厌恶女性检测中的无意偏见。在IEEE\/WIC\/ACM网络智能国际会议上。计算机械协会，美国纽约州纽约市，WI\u201919（第149\u2013155页），10.1145\/3350546.3352512，https:\/\/doi.org\/10.1145\/3350546.3352512.“，”doi“：”10.1145\/3350546.3355512“}，{“key”：“9502_CR71”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Oltanu，A.，Castillo，C.，Boy，J.，&Varshney，K.R.（2018）极端主义暴力对网上仇恨言论的影响。在第十二届网络和社交媒体AAAI国际会议上，AAAI（第221\u2013230页）。“，”DOI“：”10.1609\/icwsm.v12i1.15040“}，{”key“：”9502_CR72“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Ousidhoum，N.，Lin，Z.，Zhang，H.，Song，Y.，&Yeung，D.Y.（2019）多语言和多方面仇恨言语分析。在2019年自然语言处理实证方法会议和第九届自然语言处理国际联合会议（EMNLP-IJCNLP）的会议记录中，计算语言学协会（第4675\u20134684页）。“，”DOI“：”10.18653\/v1\/D19-1474“}，{”key“：”9502_CR73“，”unstructured“：”牛津英语词典跨域和跨语言的滥用语言检测：一种结合深度学习和多语言词汇的混合方法。在意大利佛罗伦萨计算语言学协会第57届年会《计算语言学协会：学生研究研讨会会议记录》（第363\u2013370页），10.18653\/v1\/P19-251，https:\/\/www.aclweb.org\/anthology\/P19-251.“，“DOI”：“10.18653\/v1\\/P19-2051”}，{“key”：“9502_CR75”，“unstructured”：“Pamungkas，E。W.、Basile，V.和Patti，V.（2020年）。你真的想伤害我吗？预测社交媒体上的辱骂。第12届语言资源与评估会议论文集。法国马赛欧洲语言资源协会（第6237\u20136246页），https://www.aclweb.org//anthology\/202.lrec-1.765。通过用户嵌入改进了滥用评论的适度性。2017年自然语言处理实证方法会议论文集。“，”DOI“：”10.18653\/v1\/W17-4209“}，{”key“：”9502_CR77“，”volume-title“：”情绪：心理进化综合“，”author“：”R Plutchik“，”year“：”1980“，”unstructured“：”Plutchik，R.（1980）。情绪：心理演化综合。曼哈顿：哈珀&罗。“}。仇恨者：网上骚扰、虐待和暴力。波托马克图书，https:\/\/Books.google.it\/Books？id=Jd4nDwAAQBAJ。“，”DOI“：”10.2307\/j.ctt1fq9wdp“}，{”key“：”9502_CR79“，”unstructured“：”Poletto，F.、Basile，V.、Bosco，C.、Patti，V.和Stranisci，M.（2019）。注释仇恨言论：三种比较方案。《第六届意大利计算语言学会议论文集》Ptaszynski，M.、Pieciukiewicz，A.和Dyba\u0142a，P.（2019年）。PolEval 2019的结果共享了任务6：波兰推特中用于自动网络欺凌检测的第一个数据集和开放共享任务。2019年PolEval研讨会会议记录。“}，{”key“：”9502_CR81“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Qian，J.，Bethke，A.，Liu，Y.，Belding，E.，&Wang，W.Y.（2019a）。学习干预在线仇恨言论的基准数据集。在2019年自然语言处理实证方法会议和第九届自然语言处理国际联合会议（EMNLP-IJCNLP）的会议记录中，计算语言学协会（第4755\u20134764页）。“，”DOI“：”10.18653\/v1\/D9-1482“｝，｛”key“：”9502_CR82“，”DOI断言“：”crossref“，”非结构化“：”Qian，J.，ElSherief，M.，Belding，E.，&Wang，W.Y.（2018）.用于细粒度仇恨语音分类的分层CVAE。《计算语言学协会2018年自然语言处理实证方法会议论文集》。“，”DOI“：”10.18653\/v1\/D18-1391“}，{”key“：”9502_CR83“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Qian，J.，ElSherief，M.，Belding，E.，&Wang，W.Y.（2019b）。学习解读仇恨符号。2019年计算语言学协会北美分会会议论文集（第3006\u20133015页）。“，”10.18653\/v1\/N19-1305“}，{“key”：“9502_CR84”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Ribeiro，M.H.，Calais，P.H.，Santos，Y.A.，Almeida，V.A.，&Meira\u00a0Jr，W.（2018）。描述和检测推特上的仇恨用户。第十二届网络和社交媒体AAAI国际会议。”，“doi”：“10.1609\/icwsm.v12i1.15057”}9502_CR85“，“非结构化”：“Ross，B.，Rist，M.，Carbonell，G.，Cabrera，B.，Kurowsky，N.，&Wojatzki，M.（2017）。衡量仇恨言论注释的可靠性：以欧洲难民危机为例。在NLP4CMC III中：第三次研讨会，关于计算机中介通信的自然语言处理。“}，{”key“：”9502_CR86“，”unstructured“：”Sabat，B.O.，Ferrer，C.C.，&Giro-i Nieto.X.（2019）。像素仇恨言语：检测攻击性模因走向自动缓和。《NeurIPS人工智能社会公益联合研讨会论文集》，1910.02334。“}Sanguinetti，M.、Poletto，F.、Bosco，C.、Patti，V.和Stranisci，M.（2018年）。意大利推特上针对移民的仇恨言论语料库。第十一届语言资源与评价国际会议论文集（LREC\u201918）。欧洲语言资源协会（ELRA）（第2798\u20132895页）。“}，{”key“：”9502_CR88“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Sap，M.，Card，D.，Gabriel，S.，Choi，Y.，Smith，N.A.，Bosselut，A.，Rashkin，H.，Sap，M，Malaviya，C.，Celikyilmaz，A.，et \u00a0al.（2019）仇恨言语检测中种族偏见的风险。在计算语言学协会第57届年会的会议记录中，计算语言学协会（ACL）（第1668\u20131678页）。“，”DOI“：”10.18653\/v1\/P19-1163“}，{”key“：”9502_CR89“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Sch\u00e4fer，J.，&Burtenshaw，B.（2019）。对话中的冒犯：基于语料库的研究。在国际会议自然语言处理最新进展中，RANLP（第1085\u20131093页）9502_CR90“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Schmidt，A.，&Wiegand，M.（2017）。使用自然语言处理进行仇恨语音检测的调查。在第五届社交媒体自然语言处理国际研讨会论文集中，计算语言学协会（ACL）第1\u201310页。“，”DOI“：”10.18653\/v1\/W17-1101“}，{“key”：“9502_CR91”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Steinberger J，Brychc\u00edn，T.，Hercig，T.和Krejzl，P.（2017）新闻讨论中的跨语言火焰检测。卷：国际会议论文集自然语言处理最新进展（RANLP 2017）。INCOMA有限公司，（第694\u2013700页）。“，”DOI“：”10.26615\/978-954-452-049-6_089“｝，｛”key“：”9502_CR92“，”非结构化“：”Stru\u00df，J.M.，Siegel，M.，Ruppenhofer，J.，Wiegand，M.，Klenner，M4“，”key“：“9502_CR93”，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：”271“，”doi“：”10.1037\/0003-066X.62.471“，“volume”：“62”，“author”：“DW Sue”，“year”：“2007”，“unstructured”：“Sue，D.W.，Capodilupo，C.M.，Torino，G.C.，Buceri，J.M.，Holder，A.，Nadal，K.L.，et al.（2007）。日常生活中的种族微激增：对临床实践的影响。美国心理学家，62（4），271.“，”杂志标题“：”美国心理学家“}，{“问题”：“1”，“关键”：“9502_CR94”，“doi-asserted-by”：“出版商”，“首页”：“66”，“doi”：“10.1080\/19331681.2019.1702607”，“卷”：“17”，“作者”：“B Vidgen”，“年份”：“2020”，“非结构化”：“Vidgen，B.，&Yasseri，T.（2020）.在社交媒体上发现弱而强的仇视伊斯兰的仇恨言论。《信息技术与政治杂志》，17（1），66\u201378.“，“新闻标题”：《信息技术和政治杂志》}，{“key”：“9502_CR95”，“unstructured”：“Vu，X.S.，Vu，T.，Tran，M.V.，Le-Cong，T.&，Nguyen，H.T.M.（2019）。HSD在2019年VLSP活动中分担了任务：为社会利益进行仇恨言语检测。《2019年VLSP会议录》。”}，{“key”：“9502_CR96”，“unstructured”：“Warner，W.，&Hirschberg，J.（2012）检测万维网上的仇恨言论。第二次社交媒体语言研讨会论文集。计算语言学协会，加拿大蒙特尔\u00e9al（第19\u201326页），https:\/\/www.aclweb.org\/contrology\/W12-2103。”}，{，“doi断言由”：“crossref”，“非结构化”：“Waseem，Z.（2016）。你是种族主义者还是我看到了什么？注释者对推特上仇恨言论检测的影响。在计算语言学协会（ACL）关于NLP和计算社会科学的第一次研讨会论文集（pp.138\u2013142）。”，“doi”：“10.18653\/v1\/W1-6618”}，{“key”：“9502_CR98”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Waseem，Z.，&Hovy，D.（2016）。仇恨的符号还是仇恨的人？推特上仇恨语音检测的预测功能。《计算语言学协会北美分会论文集：2016年人类语言技术》，计算语言学协会（ACL）（第88页\u201393）。“，”DOI“：”10.18653\/v1\/N16-2013“}，{”key“：”9502_CR99“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Waseem，Z.，Davidson，T.，Warmsley，D.，&Weber，I.（2017）理解滥用：滥用语言检测子任务的类型学。在第一次网上滥用语言研讨会的会议记录中。计算语言学协会，加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华市（第78\u201384页），10.18653\/v1\/W17-3012，https:\/\/www.aclweb.org\/contology\/W17-3012.“，“DOI”：“10.18653\/v1\\/W17-3012”}，{“key”：“9502_CR100”，“unstructured”：“Wiegand，M.，Ruppenhofer，J.，&Kleinbauer，T.（2019）.滥用语言的检测：有偏见的数据集问题。2019年计算语言学协会北美分会会议记录：人类语言技术。（长篇和短篇论文），计算语言学协会（ACL），（第1卷，第602\u2013608页）。“}，{”key“：”9502_CR101“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Wiegand，M.，Ruppenhofer，J.，Schmidt，A.，&Greenberg，C.（2018a）.归纳出滥用词汇词典\u2014一种基于特征的方法。计算语言学协会北美分会论文集：人类语言技术，计算语言学协会（ACL）（第1046\u20131056页）。“，”DOI“：”10.18653\/v1\/N18-1095“}，{”key“：”9502_CR102“，”unstructured“：”Wiegand，M.、Siegel，M.和Ruppenhofer，J.（2018b）。GermEval 2018关于识别攻击性语言的共享任务概述。《GermEvall 2018研讨会论文集》，第14届自然语言处理会议（KONVENS 2018）（pp.1\u201310）。“}”，{“key”：“9502_CR103“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Zampieri，M.，Malmasi，S.，Nakov，P.，Rosenthal，S.、Farra，N.和Kumar，R.（2019a）。预测社交媒体中攻击性帖子的类型和目标。2019年计算语言学协会北美分会会议记录：人类语言技术。（长篇和短篇论文）（第1卷，第1415\u20131420页）。“，”DOI“：”10.18653\/v1\/N19-1144“}，{”key“：”9502_CR104“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Zampieri，M.，Malmasi，S.，Nakov，P.，Rosenthal，S.、Farra，N.和Kumar，R.（2019b）。SemEval-2019任务6：识别社交媒体中的攻击性语言并对其进行分类（OffensEval）《第13届语义评估国际研讨会论文集》（SemEval-2019），计算语言学协会（ACL）（第75\u201386页）。“，”DOI“：”10.18653\/v1\/S19-2010“}，{”key“：”9502_CR105“，”unstructured“：”Zampieri，M.，Nakov，P.，Rosenthal，S.，Atanasova，P.、Karadzhov，G.，Mubarak，H.，Derczynski，L.，Pitenis，Z.，&\u00c7\u00f6ltekin，C.（2020）。SemEval-2020任务12：社交媒体中的多语言攻击性语言识别（OffensEval 2020）第14届语义评估国际研讨会论文集。https:\/\/arxiv.org\/abs\/2006.07235，待发布。arXiv上提供预打印。“}]，”container-title“：[”Language Resources and 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