
Aufbau eines globalen multilingualen Stereotypen-Datensatzes zur Verbesserung der Sicherheit und Fairness von generativen Modellen.


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SeeGULL Multilingual: Ein Datensatz geo-kulturell situierter Stereotypen


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Twitter-Daten können demografische Merkmale verbessern und die Leistung von Klassifikationsmodellen steigern.


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DADIT: Ein Datensatz zur demografischen Klassifizierung italienischer Twitter-Nutzer und ein Vergleich von Vorhersagemethoden



Die Studie konzentriert sich auf den Aufbau eines umgangssprachlichen Datensatzes für die persische Sentiment-Analyse von sozialen Mikroblogs und zeigt die Effektivität eines neuen CNN-Modells.


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Aufbau eines umgangssprachlichen Datensatzes für die persische Sentiment-Analyse von sozialen Mikroblogs
