論文の概要: Graph Neural Networks for Antisocial Behavior Detection on Twitter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16755v1
• Date: Thu, 28 Dec 2023 00:25:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 18:01:55.884763
• Title: Graph Neural Networks for Antisocial Behavior Detection on Twitter
• Title（参考訳）: Twitterにおける反社会的行動検出のためのグラフニューラルネットワーク
• Authors: Martina Toshevska, Slobodan Kalajdziski, and Sonja Gievska
• Abstract要約: 反社会的行動のソーシャルメディアの復活は、ステレオタイプ的信念や個人や社会グループに対する憎悪的なコメントに下向きのスパイラルをもたらした。 大量のグラフ構造化データに使用されるグラフニューラルネットワークの進歩は、ソーシャルメディアプラットフォームにおけるコミュニケーションのメディア化の将来への期待を高めている。 グラフ畳み込みデータに基づくアプローチを用いて、異種データ間の依存関係をよりよく把握した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social media resurgence of antisocial behavior has exerted a downward spiral on stereotypical beliefs, and hateful comments towards individuals and social groups, as well as false or distorted news. The advances in graph neural networks employed on massive quantities of graph-structured data raise high hopes for the future of mediating communication on social media platforms. An approach based on graph convolutional data was employed to better capture the dependencies between the heterogeneous types of data. Utilizing past and present experiences on the topic, we proposed and evaluated a graph-based approach for antisocial behavior detection, with general applicability that is both language- and context-independent. In this research, we carried out an experimental validation of our graph-based approach on several PAN datasets provided as part of their shared tasks, that enable the discussion of the results obtained by the proposed solution.
• Abstract（参考訳）: 反社会的行動のソーシャルメディアの復活は、ステレオタイプ的信念や個人や社会グループに対する憎悪的なコメント、偽ニュースや歪んだニュースに下向きのスパイラルをもたらした。 大量のグラフ構造化データに使用されるグラフニューラルネットワークの進歩は、ソーシャルメディアプラットフォームにおけるコミュニケーションのメディア化の将来への期待を高めている。 グラフ畳み込みデータに基づくアプローチは、異種データ間の依存関係をよりよく捉えるために用いられました。 この話題における過去と現在の経験を利用して、言語と文脈に依存しない汎用性を備えた反社会的行動検出のためのグラフベースのアプローチを提案し、評価した。 本研究では,共有タスクの一部として提供された複数のPANデータセットに対して,グラフベースのアプローチを実験的に検証し,提案手法による結果の議論を可能にする。

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