守护社交空间：利用深度学习消除网络欺凌
机器学习
2024-04-08 v1 人工智能
计算机与社会
摘要
在当今数字世界中，网络欺凌是一个严重问题，可能损害社交媒体用户的身心健康。本文阐述了网络欺凌的严重性及其对受害者的实际影响。同时强调了寻找更好的网络欺凌检测方法对于使网络空间更安全的重要性。此外，还讨论了未来制造更准确的网络欺凌检测工具将非常有帮助。本文介绍了一种基于深度学习的方法，主要采用BERT和BiLSTM架构，以有效应对网络欺凌。该方法旨在分析大量帖子并预测网络空间中潜在的网络欺凌事件。我们的结果证明了hateBERT模型（BERT的一个专注于仇恨言论检测的扩展）在五个模型中的优越性，达到了89.16%的准确率。这项研究是对“社会转型的计算智能”的重要贡献，有望实现更安全、更具包容性的数字环境。
引用
@article{arxiv.2404.03686,
title = {Securing Social Spaces: Harnessing Deep Learning to Eradicate Cyberbullying},
author = {Rohan Biswas and Kasturi Ganguly and Arijit Das and Diganta Saha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.03686},
year = {2024}
}