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【24h】

NAYEL at SemEval-2020 Task 12: TF/IDF-Based Approach for Automatic Offensive Language Detection in Arabic Tweets

机译:Semeval-2020的Nayel任务12:阿拉伯语推文中基于TF / IDF的自动攻击性语言检测方法

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摘要

In this paper, we present the system submitted to "SemEval-2020 Task 12". The proposed system aims at automatically identify the Offensive Language in Arabic Tweets. A machine learning based approach has been used to design our system. We implemented a linear classifier with Stochastic Gradient Descent (SGD) as optimization algorithm. Our model reported 84.20%, 81.82% f1-score on development set and test set respectively. The best performed system and the system in the last rank reported 90.17% and 44.51% f1-score on test set respectively.
机译:在本文中,我们提交给“Semeval-2020任务12”的系统。 拟议的系统旨在自动识别阿拉伯语推文中的令人反感语言。 基于机器学习的方法已用于设计我们的系统。 我们实现了具有随机梯度下降(SGD)的线性分类器作为优化算法。 我们的型号报告了84.20%,分别在开发集和试验集上进行了81.82%的F1分数。 最佳执行的系统和系统中的最佳系统报告了90.17%和44.51%的F1分数分别进行了测试集。

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