利用自然语言处理通过理解社交媒体行话分析网络欺凌
计算与语言
2021-07-20 v1 机器学习
摘要
网络欺凌在当今极为普遍。在线仇恨评论、毒性内容、儿童及其他弱势群体的网络欺凌现象仅随着在线课程、对社交平台访问的增加（尤其是后 COVID-19 时期）而不断增长。自动检测任何暴力或仇恨犯罪并对之采取严厉措施，以保障未成年人在各社交平台上的安全至关重要。在我们的工作中，我们结合来自多个社交媒体平台的数据集进行二分类，这些数据集涵盖了广泛的网络欺凌类型，如性别歧视、种族主义、辱骂与仇恨言论。我们通过 Bi-LSTM、GloVe、BERT 等最先进模型等多种模型进行实验，并应用一种引入俚语辱骂语料的独特预处理技术，与无俚语预处理的模型相比获得了更高的精度。
引用
@article{arxiv.2107.08902,
title = {Analysing Cyberbullying using Natural Language Processing by Understanding Jargon in Social Media},
author = {Bhumika Bhatia and Anuj Verma and Anjum and Rahul Katarya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.08902},
year = {2021}
}
备注
10 pages