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L'identification des discours de haine sur les médias sociaux est d'une grande importance et reçoit beaucoup d'attention dans la communauté de classification de texte. Il y a une énorme demande de recherche pour des langues autres que l'anglais. La piste HASOC a l'intention de stimuler le développement concernant les discours de haine en hindi, allemand et anglais. Trois ensembles de données ont été développés à partir de Twitter et Facebook et rendus disponibles. La classification binaire et des sous-classes plus fines ont été proposées dans 3 sous-tâches. Pour toutes les sous-tâches, 321 expériences ont été soumises. Les approches les plus souvent utilisées étaient des réseaux LSTM traitant des entrées d'embeddings de mots. La performance du meilleur système pour l'identification des discours de haine pour l'anglais, le hindi et l'allemand a été un score Marco-F1 de 0.78, 0.81 et 0.61, respectivement.
Mandl et al. (Thu,) ont étudié cette question.