并非所有评论皆等同：基于主题感知模型的评论审核洞察
计算与语言
2021-09-22 v1
摘要
读者评论的审核是在线新闻平台的一个重大问题。本文使用某热门克罗地亚报纸的评论数据集，实验了自动审核模型。分析表明，尽管违反审核规则的评论大多具有共同的语言与主题特征，其内容在报纸不同版面间有所差异。因此，我们使模型具备主题感知能力，将主题模型的语义特征纳入分类决策。结果显示，主题信息提升了模型性能，增强其对正确输出的置信度，并有助于理解模型输出。
引用
@article{arxiv.2109.10033,
title = {Not All Comments are Equal: Insights into Comment Moderation from a Topic-Aware Model},
author = {Elaine Zosa and Ravi Shekhar and Mladen Karan and Matthew Purver},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.10033},
year = {2021}
}
备注
Accepted to RANLP 2021