これまでのToxicity検出のためのデータセットではContextが含まれていない，含まれていてもSNSなどのデータセットであることから再現ができないという問題から，検出モデルでのContextの考慮があまりされていなかった． 本論文では，はじめてデータセットのアノテーションタスクを通して文脈のある無しでどの程度アノテーショが変化するのか，文脈を考慮することでどの程度精度が向上するのかを詳細に検証した．

アノテーションタスクでは，文脈が存在しない時のアノテーションと比較して，文脈が付与されたアノテーションでデータの5%がアノテーションが変化することがわかった． しかし，検出タスクで文脈を考慮したモデルと文脈を考慮しなかったモデルでの精度差はほとんどなかった． これは，データセットの中で文脈を考慮することで判定が変化するデータが多くないことが関係していると推定される．