Libby Hemphill 最新论文
Schöpke-Gonzalez 等人研究发现，现成有害内容检测模型不能假设能准确检测声称的类别，并提出决策树帮助评估模型是否适合特定有害内容检测任务的重用。
Atreja 等人设计AppealMod系统，通过在申诉流程中引入摩擦要求用户提供额外信息，使审核员仅需处理30%的申诉同时保持相同批准率，有效降低工作量。
Atreja 等人发现大多数用户倾向于信息标签而非删除误导性内容，误导性和危害性判断可作为平台行动共识的有效代理指标。
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