論文の概要: A survey on extremism analysis using Natural Language Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04069v2
- Date: Wed, 21 Apr 2021 16:40:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-06 08:04:33.385826
- Title: A survey on extremism analysis using Natural Language Processing
- Title（参考訳）: 自然言語処理を用いた極端解析に関する調査研究
- Authors: Javier Torregrosa, Gema Bello-Orgaz, Eugenio Martinez-Camara, Javier
Del Ser, David Camacho
- Abstract要約: 本調査は, 極端主義研究分野へのNLPの貢献を概観することを目的としている。
コンテンツには、頻繁に使用されるNLPテクニック、適用方法、提供された洞察の説明と比較が含まれている。
今後の動向や課題,これらのハイライトから導かれる方向性が示唆される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.885207996427683
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Extremism research has grown as an open problem for several countries during
recent years, especially due to the apparition of movements such as jihadism.
This and other extremist groups have taken advantage of different approaches,
such as the use of Social Media, to spread their ideology, promote their acts
and recruit followers. Natural Language Processing (NLP) represents a way of
detecting this type of content, and several authors make use of it to describe
and discriminate the discourse held by this groups, with the final objective of
detecting and preventing its spread. This survey aims to review the
contributions of NLP to the field of extremism research, providing the reader
with a comprehensive picture of the state of the art of this research area. The
content includes a description and comparison of the frequently used NLP
techniques, how they were applied, the insights they provided, the most
frequently used NLP software tools and the availability of datasets and data
sources for research. Finally, research questions are approached and answered
with highlights from the review, while future trends, challenges and directions
derived from these highlights are suggested.
- Abstract（参考訳）: 極端主義の研究は近年、特にジハード主義のような運動の出現により、いくつかの国でオープンな問題として成長してきた。
この他、過激派集団は、ソーシャルメディアを利用してイデオロギーを広げ、行動を促進し、フォロワーを募集するなど、様々なアプローチをとってきた。
自然言語処理(natural language processing, nlp)は、このタイプのコンテンツを検出する方法であり、いくつかの著者は、その拡散を検知および防止する最終目的と共に、このグループによって保持される言説を記述および判別するためにそれを使用する。
本調査は,NLPの極端主義研究への貢献を概観し,研究領域の現状を包括的に把握することを目的としている。
コンテンツには、頻繁に使用されるNLPテクニックの説明と比較、適用方法、提供された洞察、最も頻繁に使用されるNLPソフトウェアツール、研究用のデータセットとデータソースの可用性が含まれている。
最後に、研究の疑問にアプローチし、レビューのハイライトで答える一方で、これらのハイライトから導かれる今後のトレンド、課題、方向性が提案される。
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