<aside> 💭 想来捡一捡，看看一年后的自己能不能从中提取一篇论文

</aside>

🎯Target

1. COLING:https://coling2025.org/
   1. direct ddl 2024.9.16
   2. ARR ddl 2024.10.20
2. 小微

📰Now Research

相关工作

Hate Speaker

数据情况

目前拥有标注数据6386条, 隐式毒性3535条, 显式毒性523条, 无毒数据2328条. 用户总数5577(爬到了3970个人的信息), 包含有hashtag的有4968条, 不同的hashtag有2205

<aside> 🙃 这个文档里有一些不太能用的基本特征

在线社区毒性语言相关因素探索

</aside>

标注相关

标注指南

标注确认会议

分类器结果

情绪相关分析

利用LIWC词库计算词频与相关性

LIWC特征统计

• 对发布者而言

  • 隐式毒性发布者的历史数据中表达负向情感的词语比无毒用户多。
  • 情绪副词与负向情感词共现中隐式毒性发布者更多，而无毒发布者的情绪副词与正向情感词的共现情况

  

  负向情绪词和正向情绪词明显分布不同

  

  情绪副词增多, 正向情绪词增多不明显

  

  情绪副词增多, 负向情绪词增多明显

• 对热搜而言

🗑️没什么用的bak

可解释文本分类

微博社区协同隐式毒性检测