Токсичное сообщение это простыми словами

Обновлено: 17.05.2024

Давайте разберемся, что значит токсик в сленге, как общаться с токсиками?

Откуда пришло слово токсик

Что значит токсик в сленге

Как общаться с токсиками

Что делать если назвали токсиком

Примеры использования слова токсик

Как сдать курсовую работу с первого раза

Итог: Что значит токсик в сленге

Откуда пришло слово токсик

Это знание поможет нам разобраться, что значит токсик в сленге.

Что значит токсик в сленге

Итак, давайте разберемся, что такое токсик в сленге.

Таксиком называют человека, который неприятен в общении. Чаще всего, такой человек прямо или непрямо оскорбляет собеседников, разносит слухи, не проявляет уважения к собеседнику, а также создает негативную атмосферу в обществе.

Вы когда-нибудь слышали про напряженную обстановку? Часто причиной ее создания бывает токсик. Токсичный человек может смеяться над другими, цепляться за слова и выставлять других людей дураками.

Нередко токсики обладают ЧСВ, т.е. чувством превосходства над другими. Что такое ЧСВ , мы рассказали в недавней статье.

Таким образом, теперь вы знаете, что значит токсик в сленге. Дальше мы рассмотрим несколько интересных вопросов, связанных с этим понятием.

Как общаться с токсиками

Общаться с токсиками очень сложно. Даже если раньше вы не знали, что значит токсик, то явно встречали такого человека в своей жизни.

Что делать, если в вашей компании появился такой ядовитый человек? В первую очередь вам нужно его игнорировать. Скорее всего, он не примет ваш игнор за желание отстраниться и не общаться. Токсик постарается заводить общение по каждому поводу.

При желании вы можете послать его, но из-за этого может пострадать ваша репутация. Токсичный человек сделает все, чтобы отомстить вам за такое нахальство.

Либо вы можете кинуть его в ЧС и пытаться избегать общения с человеком. Однако если это ваш близкий родственник или лучший друг вашего друга или партнера, то избегать его будет сложнее. Хуже всего, если токсиком является ваши родные. Токсиком можно назвать девушку которая ревнует ко всем подряд . К сожалению, такая ситуация не редкость.

Мы рекомендуем вам при общении с человеком, стараться не задевать опасных тем для разговоров. Также старайтесь откровенно прерывать общение с токсиком, если вам этого хочется.

Используйте знание того, кто такой токсик, чтобы не навредить своему настроению и моральным принципам.

Что делать если назвали токсиком

Если вас назвали токсиком в общении, то вам есть над чем задуматься. Человек, который общается на сленге, может назвать токсиком того, кто им не является. Просто из-за лёгкой обиды или укола в самооценку можно спровоцировать такое заявление.

Расстраиваться вам не нужно. Постарайтесь пересмотреть свое поведение в последнее время. Перечитайте переписку в социальной сети, комментарии. Попросите ваших друзей и родных оценить ваше состояние в последнее время. Из-за стресса и внутреннего перенапряжения у человека действительно могут возникнуть агрессивные нападки. Это может выразиться в иронии и сарказме, а также в злых подшучиваниях.

Если вы поняли, почему вас так назвали, то постарайтесь попросить прощения и в следующий раз сдерживайте ядовитые и желчные шутки.

Вам не за что просить прощения? Тогда рекомендуем вам подумать о том, с кем вы общаетесь.

Теперь вы знаете, что значит токсик, поэтому можете самостоятельно разобраться, являетесь вы им или нет.

Примеры использования слова токсик

Давайте посмотрим, как люди используют слово токсик в повседневном общении:

Токсик вошел в чат…
Ну ты и токсик!
Теперь неудивительно, что с тобой никто не дружит, ты же токсик.
И это говоришь мне ты? Да ты просто токсик.
Обижаться на тебя я не буду, ведь ты просто токсик и сам себя наказал.
Быть токсиком зашквар.
Токсики вышли из чата.

Вы можете использовать эти примеры в своей жизни.

Как сдать курсовую работу с первого раза

Если вы еще учитесь в университете, либо собираетесь поступать, то мы рекомендуем добавить наш сервис в закладки браузера. Почему?

Попробуйте бесплатное повышение уникальности , чтобы убедиться в эффективности.

Сервис работает автоматически, поэтому заказать услугу вы сможете в любое время.

Итог: Что значит токсик в сленге

Итак, в этой статье мы рассмотрели, что значит токсик в сленге. Так называют человека, который портит общение в коллективе и создает неуютную атмосферу в обществе. Старайтесь избегать таких людей, чтобы не портить себе настроение.

Академическая задолженность: что это? Как ее закрыть

Расскажем, что такое академическая задолженность,а также как ее ликвидировать. Подскажем, как лучше сдавать экзамены строгому преподавателю.Если вы не знаете, что такое хвосты по учебе, читайте статью

Как студенту просыпаться с утра - 20 дельных советов

Расскажем, как студенту просыпаться с утра безболезненно и бодро. Объясним, что нужно делать, чтобы всегда быть в движении и не уставать. Вы узнаете, как распорядок дня должен быть у студентов

Проверить уникальность текста бесплатно без регистрации

Расскажем, как проверить уникальность текста бесплатно. Узнайте о всех сервисах,в которых не обязательно регистрироваться для проверки оригинальности.Сделаем обзор на самые известные сайты антиплагиат

Сегодня социальные сети превратились в одну из главных коммуникационных платформ как в онлайне, так и реальной жизни. Свобода выражения разных точек зрения, в том числе токсичных, агрессивных и оскорбительных комментариев может иметь долговременные негативные последствия для мнений людей и социальной сплочённости. Поэтому одной из важнейших задач современного общества является разработка средств автоматического определения токсичной информации в интернете для уменьшения негативных последствий.

В этой статье описывается решение этой задачи для русского языка. В качестве источника данных мы использовали анонимно опубликованный на Kaggle набор данных, дополнительно проверив качество аннотации. Для создания классифицирующей модели мы сделали тонкую настройку двух версий Multilingual Universal Sentence Encoder, Bidirectional Encoder Representations from Transformers и ruBERT. Настроенная модель ruBERT показала F₁ = 92,20 %, это был лучший результат классификации. Мы выложили в открытый доступ обученные модели и примеры кода.

1. Введение

Сегодня задача определения токсичных комментариев хорошо решается с помощью продвинутых методик глубокого обучения [1], [35]. Хотя в некоторых работах прямо исследуется тема обнаружения оскорблений, токсичных и ненавистнических высказываний на русском языке [2], [8], [17], в открытом доступе есть лишь один набор данных с русскоязычными токсичными комментариями [5]. Он был опубликован на Kaggle без каких-либо пояснений о процессе аннотирования, так что для академических и практических целей он может быть ненадёжен без дополнительного глубокого изучения.

Эта статья посвящена автоматическому определению токсичных комментариев на русском языке. Для этой задачи мы проверили аннотирование набора данных Russian Language Toxic Comments Dataset [5]. Затем создали классифицирующую модель на основе тонкой настройки предварительно обученной многоязычной версий Multilingual Universal Sentence Encoder (M-USE) [48], Bidirectional Encoder Representations from Transformers (M-BERT) [13] и ruBERT [22]. Самая точная модель ruBERT-Toxic показала F₁ = 92,20 % в задаче бинарной классификации токсичных комментариев. Полученные модели M-BERT и M-USE вы можете скачать с github.

Структура статьи следующая. В разделе 2 мы кратко описываем другие работы по этой теме, а также имеющиеся русскоязычные наборы данных. В разделе 3 мы даём общий обзор набора Russian Language Toxic Comments Dataset и описываем процесс проверки его аннотирования. В разделе 4 мы описываем доработку языковых моделей под задачу классификации текстов. В разделе 5 мы описываем эксперимент по классификации. И в заключение рассказываем о производительности нашей системы и направлениях будущих исследований.

2. Другие работы по теме

В отношении разных источников данных проведены объемные работы по обнаружению токсичных комментариев. Например, Prabowo с коллегами применяли для обнаружения ненавистнических и оскорбительных высказываний в индонезийском Twitter алгоритм наивной байесовой классификации (NB), метод опорных векторов (SVM) и классификатор на основе ансамбля деревьев принятия решений (RFDT) [34]. Экспериментальные результаты показали точность 68,43 % у иерархического подхода с признаками словарных униграмм и у SVM-модели. В работе коллектива под руководством Founta [15] для классификации токсичных текстов предложена нейросеть глубокого обучения на основе GRU с предварительно обученными GloVe-эмбеддингами. Модель показала высокую точность на пяти наборах данных, с AUC в диапазоне от 92 % до 98 %.

Несколько недавних исследований посвящены автоматическому определению отношения к мигрантам и этническим группам в русскоязычных соцсетях, в том числе определение нападок на основе идентичности. Бодрунова с соавторами изучила 363 000 русскоязычных публикаций в LiveJournal на тему отношения к переселенцам из постсоветских республик в сравнении с другими нациями [8]. Выяснилось, что в русскоязычных блогах мигранты не становились причиной значительных дискуссий и не подвергались худшему отношению. При этом к представителям северокавказских и центральноазиатских национальностей относятся совершенно по-разному. Группа исследователей под руководством Бессуднова выяснила, что русские традиционно относятся враждебнее к выходцам с Кавказа и Средней Азии; в то же время, в целом принимают украинцев и молдаван как потенциальных соседей [6]. А согласно выводам коллектива под руководством Кольцовой, отношение к представителям среднеазиатских национальностей и украинцам самое негативное [19]. Хотя некоторые академические исследования были посвящены определению токсичных, оскорбительных и ненавистнических высказываний, ни одни из авторов не выложили в открытый доступ свои русскоязычные наборы данных. Насколько нам известно, Russian Language Toxic Comments Dataset [5] — единственный набор русскоязычных токсичных комментариев в открытом доступе. Однако его опубликовали на Kaggle без описания процесса создания и аннотирования, так что без подробного изучения его не рекомендуется использовать в академических и практических проектах.

Поскольку определению токсичных русскоязычных комментариев посвящено мало исследований, мы решили оценить работу моделей глубокого обучения на Russian Language Toxic Comments Dataset [5]. Нам неизвестны исследования по классификации на основе этого источника данных. Модели Multilingual BERT и Multilingual USE — одни из самых распространённых и успешных в недавних исследовательских работах. И только они официально поддерживают русский язык. Мы решили использовать тонкую настройку в качестве подхода с переносом обучения, потому что в свежих исследованиях это давало наилучшие результаты классификации [13], [22], [43], [48].

3. Набор данных с токсичными комментариями

Набор Russian Language Toxic Comments Dataset [5] представляет собой коллекцию аннотированных комментариев с сайтов Двач и Пикабу. Он опубликован на Kaggle в 2019-м и содержит 14 412 комментариев, из которых 4 826 помечены как токсичные, а 9 586 — как нетоксичные. Средняя длина комментария 175 символов, минимальная — 21, максимальная — 7 403.

Для проверки качества аннотирования мы вручную проаннотировали часть комментариев, и сравнили с исходными метками с помощью inter-annotator agreement. Мы решили считать имеющиеся аннотации корректными при достижении значительного или высокого уровня inter-annotator agreement.

Сначала мы вручную разметили 3000 комментариев и сравнили полученные метки классов с исходными. Аннотации составляли русскоязычные участники краудсорсинговой платформы Яндекс.Толока, которая уже использовалась в нескольких академических исследованиях русскоязычных текстов [10], [29], [32], [44]. В качестве руководства по разметке мы пользовались инструкциями по распознаванию токсичности с дополнительными атрибутами, которые применялись на соревновании Jigsaw Toxic Comment Classification Challenge. Аннотаторов попросили определять токсичность в текстах, уровень которой нужно было указать для каждого комментария. Чтобы повысить точность разметки и ограничить возможность обмана мы воспользовались такой методикой:

4. Модели машинного обучения

4.1. Подходы с исходным уровнем

В качестве подходов с исходным уровнем мы взяли один базовый подход на основе машинного обучения и один современный подход на основе нейросетей. В обоих случаях мы провели предварительную подготовку: заменили URL и ники ключевыми словами, убрали знаки пунктуации и заменили прописные буквы на строчные.

4.2. Модель BERT

Сейчас официально доступны две версии многоязычной модели BERT_BASE, но использовать официально рекомендуется только Cased-версию. BERT_BASE берёт последовательность из не более чем 512 токенов и выдаёт её представление. Токенизация выполняется с помощью WordPiece [46] с предварительной нормализацией текста и пунктуационным разделением. Исследователи из МФТИ обучили BERT_BASE Cased и опубликовали ruBERT — модель для русского языка [22]. Мы использовали обе модели — Multilingual BERT_BASE Cased и ruBERT, которые содержат 12 последовательных блоков преобразования, имеют скрытый размер 768, содержат 12 блоков self-attention head и 110 млн параметров. Этап тонкой настройки выполнялся с рекомендованными параметрами из работы [43] и официального репозитория: три эпохи обучения, 10 % этапов прогрева, максимальная длина последовательности 128, размер пакета 32, скорость обучения 5e-5.

4.3. Модель MUSE

В качестве входных данных Multilingual USE_Trans берёт последовательность из не более чем 100 токенов, а Multilingual USE_CNN — из не более чем 256 токенов. Для всех поддерживаемых языков используется токенизация SentencePiece [20]. Мы применяли предварительно обученную Multilingual USE_Trans, которая поддерживает 16 языков, включая русский, содержит энкодер-преобразователь с 6 слоями преобразования, 8 блоков attention head, имеет размер фильтра 2048, скрытый размер 512. Также мы применяли предварительно обученную Multilingual USE_CNN, которая поддерживает 16 языков, включая русский, содержит CNN-энкодер с двумя CNN-слоями, фильтр шириной (1, 2, 3, 5), имеет размер фильтра. Для обеих моделей мы использовали рекомендованные параметры со страницы TensorFlow Hub: 100 эпох обучения, размер пакета 32, скорость обучения 3e-4.

5. Эксперимент

Мы сравнили подходы с исходным уровнем и подходы с переносом обучения:

классификатор Multinomial Naive Bayes;
нейросеть Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM);
многоязычную версию Bidirectional Encoder Representations from Transformers (M-BERT);
ruBERT;
две версии Multilingual Universal Sentence Encoder (M-USE).

Двоичная классификация токсичных русскоязычных комментариев:

Система	P	R	F₁
MNB	87,01 %	81,22 %	83,21 %
BiLSTM	86,56 %	86,65 %	86,59 %
M − BERT_BASE − Toxic	91,19 %	91,10 %	91,15 %
ruBert − Toxic	91,91 %	92,51 %	92,20 %
M − USE_CNN − Toxic	89,69 %	90,14%	89,91 %
M − USE_Trans − Toxic	90,85 %	91,92 %	91,35 %

6. Заключение

В этой статье мы использовали две тонко настроенные версии модели Multilingual Universal Sentence Encoder [48], модель Multilingual Bidirectional Encoder Representations from Transformers [13] и ruBERT [22] для определения токсичных русскоязычных комментариев. Настроенная ruBERT_Toxic показала F₁ = 92,20 %, это лучший результат классификации.

ТОКСИ́ЧНЫЙ, -ая, -ое; -чен, -чна, -чно. Биол., мед. Способный вызвать отравление.

Источник (печатная версия): Словарь русского языка: В 4-х т. / РАН, Ин-т лингвистич. исследований; Под ред. А. П. Евгеньевой. — 4-е изд., стер. — М.: Рус. яз.; Полиграфресурсы, 1999; (электронная версия): Фундаментальная электронная библиотека

ТОКСИ'ЧНЫЙ, ая, ое; -чен, чна, чно [см. токсический] (спец., мед.). Способный отравить, вызвать отравление. Токсичные вещества.

токси́чный

Делаем Карту слов лучше вместе

Привет! Меня зовут Лампобот, я компьютерная программа, которая помогает делать Карту слов. Я отлично умею считать, но пока плохо понимаю, как устроен ваш мир. Помоги мне разобраться!

Спасибо! Я обязательно научусь отличать широко распространённые слова от узкоспециальных.

Насколько понятно значение слова кобольд (существительное):

Ассоциации к слову «токсичный»

Синонимы к слову «токсичный»

Предложения со словом «токсичный»

Сафрол придаёт эфирным маслам сассафраса также и тонизирующие свойства, поскольку является очень токсичным веществом.

Сочетаемость слова «токсичный»

Токси́чность или ядовитость — токсикометрический показатель, вычисляемый как величина, обратная средней смертельной дозе или средней смертельной концентрации токсичного вещества.

Эндрин — хлорорганическое соединение, стереоизомер эпоксидированного альдрина — один из чрезвычайно токсичных и стойких к воздействию внешней среды пестицидов. Более чем в 2 раза токсичнее альдрина и в 10—12 раз ДДТ. Контаминант. По решению Стокгольмской конвенции от 23 мая 2001 года имеет глобальный запрет в производстве, реализации и применении.

Контаминанты обладают высокой подвижностью и скоростью миграции и, тем самым довольно легко проникают в организм человека.

Часто приходят люди, у которых с кем-то не ладится контакт. Вернее, как. На своих условиях — не ладится. Получается только на чужих. И это не устраивает. Это про границы — кому-то очень важному не удаётся донести, что границы вообще есть. Что не смотря на то, что ты — важный, будь любезен, играй по правилам!

Токсичное общение

Я называю общение токсичным, когда после взаимодействия ощущается бессилие, после разговора — осадочек, который хочется срыгнуть.

Одна из причин продолжения контакта — что это просто хороший человек! Что он плохого ничего не сделал. А если родственник? Или чего хуже — папа или мама? Или ваш собственный ребенок?

Я не могу назвать кого-либо токсичным человеком. Сам по себе мало кто может быть отравляющим, угнетающим, подавляющим. Его таким делает контакт без границ. Для кого-то один и тот же человек может играть разными красками. Быть токсическим, или не быть.

В токсических отношениях всегда есть осадок насилия. То есть, вас не бьют, не привязывают к батарее и не везут в багажнике за город. Но в то же время, вас не спрашивают, хотите вы чего-то или нет.

Советы

Оценки

Шуточки

А вас не бесили бы? Их особенно сложно ограничить. В дружеском кругу или среди братьев и сестер, да даже между взрослым ребенком и родителем. Стёб над былыми неудачами, приколы про то, как кто-то облажался или опозорился, банальный троллинг. Оно раз посмеяться, два, дальше обидно.

Г раницы нельзя выставить, чтобы не нарваться на ярлык обидчивого, злопамятного, и так далее. Иногда шуточки — маркер пассивной агрессии, и там в глубине сидит конфликт. Подкалывать своего мужа за поведение после пьянки — хороший способ высказать уровень своего гнева и тревоги в отношении его поведения. Но это другое, не про границы, а про то, как люди избегают прямого контакта.

Проверки

Иногда это уместно — если это муж, сожитель, соседка, или кто-то у кого есть ключи от квартиры. Но в целом, лично я настораживаюсь. И проверки всего чего угодно, оно вроде чтобы разговор поддержать, но выглядит как контроль.

А ещё способ просто сократить общение до минимума, потому что контроль — это токсично.

Еще одна токсичная штука — втюхинг

Именно так. Когда ваш хороший знакомый начинает окольными путями приглашать в какой-то проект. Классика — когда кто-то попал в сетевой маркетинг, с кем не виделись триста лет, и тут этот доброжелательно настроенный человек предлагает вам встречу, и обязательно лично, и не по телефону — это не телефонный разговор, а на встрече сразу после как дела, он начинает рассказывать про свой проект. Втюхивать.

Втюхивать что угодно — каталоги орифлейм, необходимость инвестировать в страхование, финансовые пирамиды, вклады с процентами, технику очищения квартиры от злых духов… Добавления в группы в фейсбуке или в вайбере без спросу — туда же.

Токсическими отношения так же делают постоянные жалобы и нытьё

Вышеописанные приёмы — это насилие. Эмоциональное насилие. Трудно высказать претензии тому, кто ответит на это манипуляцией или агрессией. Человек не поймет, почему его отдалили, и всё равно будет искать общения, а вы будете опасаться его встретить на улице.

Но эти люди могут послужить хорошим уроком, и пространством для получения опыта определения своих границ, обозначения их, и навыка их отстаивать.

Автор: Василиса Левченко

Понравилась статья? Напишите свое мнение в комментариях.
Подпишитесь на наш ФБ:

Читайте также: