論文の概要: Personalized Prediction of Offensive News Comments by Considering the
Characteristics of Commenters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13205v1
- Date: Mon, 26 Dec 2022 16:19:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-27 14:25:04.337635
- Title: Personalized Prediction of Offensive News Comments by Considering the
Characteristics of Commenters
- Title（参考訳）: コメント者特性を考慮した攻撃的ニュースコメントのパーソナライズ予測
- Authors: Teruki Nakahara and Taketoshi Ushiama
- Abstract要約: 本研究の目的は、このような攻撃的なコメントを予測し、コメントを読みながら読者の体験の質を向上させることである。
提案手法は,読者の価値観の多様性を考慮し,過去に「悪質」と評価された少数のニュースコメントからのフィードバックに基づいて,各読者に対する攻撃的なニュースコメントを予測する。
提案手法の実験結果から,予測に使用する読者のフィードバックデータが限られている場合でも,予測がパーソナライズ可能であることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: When reading news articles on social networking services and news sites,
readers can view comments marked by other people on these articles. By reading
these comments, a reader can understand the public opinion about the news, and
it is often helpful to grasp the overall picture of the news. However, these
comments often contain offensive language that readers do not prefer to read.
This study aims to predict such offensive comments to improve the quality of
the experience of the reader while reading comments. By considering the
diversity of the readers' values, the proposed method predicts offensive news
comments for each reader based on the feedback from a small number of news
comments that the reader rated as "offensive" in the past. In addition, we used
a machine learning model that considers the characteristics of the commenters
to make predictions, independent of the words and topics in news comments. The
experimental results of the proposed method show that prediction can be
personalized even when the amount of readers' feedback data used in the
prediction is limited. In particular, the proposed method, which considers the
commenters' characteristics, has a low probability of false detection of
offensive comments.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルネットワークサービスやニュースサイトでニュース記事を読むと、読者はこれらの記事に他の人がマークしたコメントを見ることができる。
これらのコメントを読むことで、読者はニュースに関する世論を理解することができ、ニュースの全体像を理解するのに役立つことが多い。
しかし、これらのコメントは読者が読むのが好まない攻撃的な言語を含んでいることが多い。
本研究は,このような不快なコメントを予測し,コメントを読みながら読者体験の質を向上させることを目的としている。
提案手法は,読者の価値観の多様性を考慮して,読者が過去に「攻撃的」と評した少数のニュースコメントからのフィードバックに基づいて,各読者に対する攻撃的ニュースコメントを予測する。
さらに,ニュースコメントにおける単語や話題に依存しない予測を行うために,コメンタの特性を考慮した機械学習モデルを用いた。
提案手法の実験結果から,予測に使用する読者のフィードバックデータが限られている場合でも,予測がパーソナライズ可能であることが示された。
特に,提案手法はコメント者の特性を考慮したものであり,攻撃的コメントを誤検出する確率は低い。
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