社交评论侮辱性检测

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问题背景

在现代社交媒体环境中，海量用户生成内容每天涌现，大量包含侮辱性言论的文本可能对社区生态造成破坏。平台需要一种自动化、可靠的手段来识别潜在的侮辱内容，辅助内容审核和社区治理。

问题介绍

本任务源于 Kaggle 比赛 Detecting Insults in Social Commentary，属于经典的二分类问题，核心目标是基于用户评论文本判断其标签为“侮辱”或“非侮辱”。输入为原始文本数据，输出为是否侮辱的判别结果，涉及文本预处理、词向量表示、特征抽取及分类模型训练等多个机器学习环节。

应用场景

在内容安全与社区治理领域，它能够大幅提升内容平台对违规言论的处理效率。通过部署自动化侮辱检测模型，社交媒体平台可在评论发布前或发布后即时识别潜在的攻击性文本，实现“先拦截、后审核”的内容安全策略，从而减少人力审核成本，维护良好社区氛围。

同时，在品牌声誉与舆情监控领域，相关模型也被广泛用于客户服务评论、产品反馈、社交网络动态等文本的实时筛查。企业可以自动化提取用户言论中的情绪极值，尤其是涉及辱骂、讽刺、贬损等语义的评论，并快速介入处理，从而有效规避公共关系危机，提升品牌形象感知。

此外，在智能客服系统与虚拟助理等人机对话场景中，侮辱性检测技术可作为防御策略的一部分，识别恶意输入并采取响应机制（如提示文明用语、转人工客服、限制对话等），保障客服系统的交互稳定性与用户体验。

伐谋成果

MLE-Bench 是一个由 OpenAI 提出的用于评估AI agent在真实机器学习工程任务中综合能力的基准数据集，该基准涵盖75个机器学习工程任务，考察Agent在数据处理、模型训练与实验执行方面的综合能力。伐谋Agent在MLE-Bench上得牌率为 43.56%，整体性能达到最新最优水平（SOTA），超过第二名的Operand ensemble（49.56%）四个百分点 ，充分展示了伐谋 Agent 在机器学习自动化与工程智能化方向的卓越表现。

伐谋 Agent 在该任务中排名第一，超越榜单上所有人类，具体解决方案如下：

• 特征工程：融合均值池化与最大池化，以增强语义表征能力。
• 模型架构：采用基于DeBERTa的深度语言模型作为主干网络。
• 训练策略：引入对抗权重扰动以提升模型鲁棒性，并结合五折交叉验证与热启动的线性学习率调度进行多轮优化。
• 模型集成：对五折验证产生的模型进行集成，输出最终的侮辱概率预测。