通过参与者角色增强网络欺凌识别
计算与语言
2020-10-26 v2
摘要
网络欺凌是一个普遍存在的社会问题，对受害者的健康和安全造成有害后果，例如心理困扰、反社会行为和自杀。网络欺凌检测的自动化是一个近期但被广泛研究的问题，当前研究主要侧重于欺凌与非欺凌的二元分类。本文提出了一种通过角色建模增强网络欺凌检测的新方法。我们利用来自 ASKfm 的数据集进行多类分类，以检测参与者角色（例如受害者、骚扰者）。我们的初步结果展示了有前景的性能，包括网络欺凌和角色分类的 F1 分数分别为 0.83 和 0.76，优于基线方法。
引用
@article{arxiv.2010.06640,
title = {Enhancing the Identification of Cyberbullying through Participant Roles},
author = {Gathika Ratnayaka and Thushari Atapattu and Mahen Herath and Georgia Zhang and Katrina Falkner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.06640},
year = {2020}
}