基于 Bi-GRU 模型的英语冒犯文本检测
计算与语言
2024-10-21 v3 机器学习
社会与信息网络
摘要
多年来，社交媒体用户数量急剧增加。人们经常通过社交平台分享思想，这导致仇恨内容增加。在这个虚拟社区中，个人分享观点、表达情感，并发布照片、视频、博客等。类似 Facebook 和 Twitter 的社交网络网站提供了以单次点击方式分享大量内容的平台。然而，这些平台不对上传内容施加限制，可能包括不适合社交媒体的滥用语言和色情图像。为解决此问题，必须实施新的想法来划分不当内容。已对自动化过程进行大量研究。在本文中，我们提出了一种新的 Bi-GRU-CNN 模型，用于分类文本是否为冒犯性内容。Bi-GRU 和 CNN 模型的组合优于现有模型。
引用
@article{arxiv.2409.15652,
title = {English offensive text detection using CNN based Bi-GRU model},
author = {Tonmoy Roy and Md Robiul Islam and Asif Ahammad Miazee and Anika Antara and Al Amin and Sunjim Hossain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.15652},
year = {2024}
}
备注
5 pages and 6 figures