基于有序回归神经网络的性贩卖检测
机器学习
2020-01-14 v2 计算与语言
机器学习
摘要
性贩卖是一场全球流行病。伴游网站是贩卖此类受害者服务的主要载体，因而也是贩卖者收入的主要驱动因素。许多执法机构没有资源从数十个公共网站上发布的数百万条伴游广告中手动识别线索。我们提出一种有序回归神经网络来识别可能与性贩卖相关的伴游广告。我们的模型使用改进的损失函数以缓解常与非参数有序回归相关的预测不一致性，并利用深度学习的近期进展来提高预测精度。所提方法在 Trafficking-10K（一个专家标注的伴游广告数据集）上显著优于先前的最先进水平。此外，由于贩卖者使用缩写、蓄意拼写错误和表情符号来替换露骨关键词，我们展示了如何通过词嵌入与 t-SNE 扩展贩卖标志的词表。
引用
@article{arxiv.1908.05434,
title = {Sex Trafficking Detection with Ordinal Regression Neural Networks},
author = {Longshaokan Wang and Eric Laber and Yeng Saanchi and Sherrie Caltagirone},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.05434},
year = {2020}
}
备注
AAAI-20 workshop on Artificial Intelligence for Cyber Security (AICS)