जैसे-जैसे ऑटिज़्म और एबलिज़्म की समझ बढ़ती है, वैसे-वैसे ऑटिज़्म से जुड़ी एबलिज़्म भाषा की हमारी समझ भी बढ़ती है। यह भाषा अपनी सूक्ष्म और संदर्भ-निर्भर प्रकृति के कारण एनएलपी अनुसंधान के लिए गंभीर चुनौतियाँ प्रस्तुत करती है। हालाँकि, ऑटिज़्म-विरोधी एबलिज़्म भाषा का पता लगाना अभी भी एक अनन्वेषित क्षेत्र है, और मौजूदा एनएलपी उपकरण अक्सर इसकी सूक्ष्म अभिव्यक्तियों को पकड़ने में विफल रहते हैं। इस पत्र में, हम AUTALIC प्रस्तुत करके इस महत्वपूर्ण अंतर को दूर करते हैं, जो संदर्भ में एंटी-ऑटिज़्म एबलिज़्म भाषा का पता लगाने के लिए समर्पित पहला बेंचमार्क डेटासेट है। इस डेटासेट में रेडिट से एकत्रित 2,400 ऑटिज़्म-संबंधी वाक्य और उनके आसपास के संदर्भ शामिल हैं, जिन्हें न्यूरोडाइवर्सिटी की पृष्ठभूमि वाले अनुभवी विशेषज्ञों द्वारा एनोटेट किया गया है। व्यापक मूल्यांकन दर्शाते हैं कि वर्तमान भाषा मॉडल, जिनमें अत्याधुनिक एलएलएम शामिल हैं, एंटी-ऑटिज़्म एबलिज़्म की विश्वसनीय रूप से पहचान करने और मानवीय निर्णय से मेल खाने के लिए संघर्ष करते हैं, जो इस क्षेत्र की सीमाओं को उजागर करता है। AUTALIC को उसके व्यक्तिगत एनोटेशन के साथ सार्वजनिक रूप से जारी करके, हम सक्षमतावाद, तंत्रिका-विविधता और एनोटेशन प्रयासों में विसंगतियों का अध्ययन करने वाले शोधकर्ताओं के लिए एक मूल्यवान संसाधन प्रदान करते हैं। यह डेटासेट अधिक व्यापक और संदर्भ-जागरूक एनएलपी प्रणालियों को विकसित करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है जो विविध दृष्टिकोणों को बेहतर ढंग से प्रतिबिंबित करते हैं।
