Hateminers：针对女性的仇恨言论检测
社会与信息网络
2018-12-18 v1 计算与语言
摘要
随着网络仇恨言论的泛滥，亟需能够检测此类有害内容的系统。本文介绍了为 EVALITA 2018 的自动厌女识别（AMI）共享任务所开发的机器学习模型。我们生成三类特征：句子嵌入、TF-IDF 向量与 BOW 向量来表示每条推文。这些特征随后被拼接并输入机器学习模型。我们的模型在英语子任务 A 中获第一，在英语子任务 B 中获第五。我们发布了获胜模型供公众使用，其地址为 https://github.com/punyajoy/Hateminers-EVALITA。
引用
@article{arxiv.1812.06700,
title = {Hateminers : Detecting Hate speech against Women},
author = {Punyajoy Saha and Binny Mathew and Pawan Goyal and Animesh Mukherjee},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.06700},
year = {2018}
}
备注
5 Pages, 2 Figures, 1 Table, Model Available at https://github.com/punyajoy/Hateminers-EVALITA