論文の概要: Res-CNN-BiLSTM Network for overcoming Mental Health Disturbances caused due to Cyberbullying through Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09738v1
• Date: Wed, 20 Apr 2022 18:40:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-23 05:12:35.931592
• Title: Res-CNN-BiLSTM Network for overcoming Mental Health Disturbances caused due to Cyberbullying through Social Media
• Title（参考訳）: Res-CNN-BiLSTMネットワークによるソーシャルメディアを介したサイバー嵐によるメンタルヘルス障害の克服
• Authors: Raunak Joshi, Abhishek Gupta, Nandan Kanvinde
• Abstract要約: サイバーいじめは宗教、倫理、年齢、ジェンダーに基づいて行われる。 ソーシャルメディアはメディアであり、テキスト形式で大量のデータを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1871776847712523
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mental Health Disturbance has many reasons and cyberbullying is one of the major causes that does exploitation using social media as an instrument. The cyberbullying is done on the basis of Religion, Ethnicity, Age and Gender which is a sensitive psychological issue. This can be addressed using Natural Language Processing with Deep Learning, since social media is the medium and it generates massive form of data in textual form. Such data can be leveraged to find the semantics and derive what type of cyberbullying is done and who are the people involved for early measures. Since deriving semantics is essential we proposed a Hybrid Deep Learning Model named 1-Dimensional CNN-Bidirectional-LSTMs with Residuals shortly known as Res-CNN-BiLSTM. In this paper we have proposed the architecture and compared its performance with different approaches of Embedding Deep Learning Algorithms.
• Abstract（参考訳）: メンタルヘルス障害には多くの理由があり、サイバーいじめはソーシャルメディアを道具として活用する主要な原因の1つである。 サイバーいじめは宗教、倫理、年齢、ジェンダーに基づいて行われる。 これは、ソーシャルメディアがメディアであり、テキスト形式で大量のデータを生成するため、自然言語処理とディープラーニングを使って対処することができる。 このようなデータは、セマンティクスを見つけ、どのタイプのサイバーいじめが行われ、誰が初期の措置に関与しているのかを導き出すために利用することができる。 セマンティクスの導出が不可欠であるため,Res-CNN-BiLSTMとしてすぐに知られるRes-CNN-BiLSTMを用いた1次元CNN-Bidirectional-LSTMというハイブリッドディープラーニングモデルを提案する。 本稿では,このアーキテクチャを提案し,その性能を埋め込み深層学習アルゴリズムの異なるアプローチと比較した。

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