論文の概要: A Trustable LSTM-Autoencoder Network for Cyberbullying Detection on Social Media Using Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09722v1
• Date: Tue, 15 Aug 2023 17:20:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-27 05:17:20.789594
• Title: A Trustable LSTM-Autoencoder Network for Cyberbullying Detection on Social Media Using Synthetic Data
• Title（参考訳）: 合成データを用いたソーシャルメディア上でのサイバーバブル検出のための信頼できるLSTM-Autoencoderネットワーク
• Authors: Mst Shapna Akter, Hossain Shahriar, Alfredo Cuzzocrea
• Abstract要約: 本稿では,ソーシャルメディア上でのサイバーバブル検出のための信頼性の高いLSTM-Autoencoderネットワークを提案する。 我々は、機械翻訳データを生成することにより、データの可用性の難しさに対処する最先端の手法を実証した。 我々はヒンディー語、バングラ語、英語のデータセットに対するアグレッシブなコメントを実験的に同定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.378735224874938
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social media cyberbullying has a detrimental effect on human life. As online social networking grows daily, the amount of hate speech also increases. Such terrible content can cause depression and actions related to suicide. This paper proposes a trustable LSTM-Autoencoder Network for cyberbullying detection on social media using synthetic data. We have demonstrated a cutting-edge method to address data availability difficulties by producing machine-translated data. However, several languages such as Hindi and Bangla still lack adequate investigations due to a lack of datasets. We carried out experimental identification of aggressive comments on Hindi, Bangla, and English datasets using the proposed model and traditional models, including Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM), LSTM-Autoencoder, Word2vec, Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), and Generative Pre-trained Transformer 2 (GPT-2) models. We employed evaluation metrics such as f1-score, accuracy, precision, and recall to assess the models performance. Our proposed model outperformed all the models on all datasets, achieving the highest accuracy of 95%. Our model achieves state-of-the-art results among all the previous works on the dataset we used in this paper.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアのサイバーいじめは人間の生活に有害な影響を及ぼす。 オンラインソーシャルネットワークが日々成長するにつれて、ヘイトスピーチの量も増加する。 このような恐ろしい内容は、うつ病や自殺に関連する行動を引き起こす可能性がある。 本稿では,合成データを用いたソーシャルメディア上でのサイバーバブル検出のための信頼性の高いLSTM-Autoencoderネットワークを提案する。 機械翻訳データ生成によるデータ可用性問題に対処するための最先端手法を実証した。 しかし、ヒンディー語やバングラ語などいくつかの言語は、データセットの欠如による十分な調査が不足している。 提案したモデルと従来のモデルを用いて,ヒンディー語,バングラ語,英語のデータセットに対するアグレッシブなコメントを実験的に同定した。例えば,Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM), LSTM-Autoencoder, Word2vec, Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), Generative Pre-trained Transformer 2 (GPT-2) モデルである。 モデルの性能を評価するために,f1-score,精度,精度,リコールなどの評価指標を用いた。 提案モデルでは,全データセットのモデルに比較して95%の精度を達成した。 このモデルは,我々が本論文で使用したデータセット上で,これまでのすべての作業の中で最先端の結果を得る。

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