論文の概要: English offensive text detection using CNN based Bi-GRU model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15652v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 01:29:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 11:19:39.752754
• Title: English offensive text detection using CNN based Bi-GRU model
• Title（参考訳）: CNNに基づくBi-GRUモデルを用いた英語攻撃テキストの検出
• Authors: Tonmoy Roy, Md Robiul Islam, Asif Ahmed Miazi, Anika Antara, Al Amin, Sunjim Hossain,
• Abstract要約: テキストが攻撃的であるか否かを分類する新しいBi-GRU-CNNモデルを提案する。 Bi-GRUモデルとCNNモデルの組み合わせは、既存のモデルよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.102674168371806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the years, the number of users of social media has increased drastically. People frequently share their thoughts through social platforms, and this leads to an increase in hate content. In this virtual community, individuals share their views, express their feelings, and post photos, videos, blogs, and more. Social networking sites like Facebook and Twitter provide platforms to share vast amounts of content with a single click. However, these platforms do not impose restrictions on the uploaded content, which may include abusive language and explicit images unsuitable for social media. To resolve this issue, a new idea must be implemented to divide the inappropriate content. Numerous studies have been done to automate the process. In this paper, we propose a new Bi-GRU-CNN model to classify whether the text is offensive or not. The combination of the Bi-GRU and CNN models outperforms the existing model
• Abstract（参考訳）: ここ数年、ソーシャルメディアの利用者数は大幅に増加した。 人々はよくソーシャルプラットフォームを通じて自分の考えを共有し、これはヘイトコンテンツの増加につながる。 この仮想コミュニティでは、個人が自分の見解を共有し、感情を表現し、写真、ビデオ、ブログなどを投稿する。 FacebookやTwitterのようなソーシャルネットワークサイトは、ワンクリックで大量のコンテンツを共有できるプラットフォームを提供している。 しかし、これらのプラットフォームはアップロードされたコンテンツに制限を課していない。 この問題を解決するために、不適切なコンテンツを分割するためには、新しいアイデアが実装されなければならない。 プロセスを自動化するために多くの研究がなされている。 本稿では,テキストが攻撃的であるか否かを分類する新しいBi-GRU-CNNモデルを提案する。 Bi-GRUモデルとCNNモデルの組み合わせは既存のモデルより優れている

関連論文リスト

• Simulating Social Media Using Large Language Models to Evaluate Alternative News Feed Algorithms [8.602553195689513]
  ソーシャルメディアはしばしば、有害な会話を増幅し、建設的な会話を妨げていると批判されている。 本稿では、ソーシャルメディアのシミュレーションが、異なるニュースフィードアルゴリズムがオンライン会話の質をいかに形成するかを研究するのに役立つかどうかを問う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T18:26:06Z)
• Lexical Squad@Multimodal Hate Speech Event Detection 2023: Multimodal Hate Speech Detection using Fused Ensemble Approach [0.23020018305241333]
  テキスト埋め込み画像から「ヘイトスピーチ」と「ノーヘイトスピーチ」の2つのラベルに分類し、ヘイトスピーチを検出するための新しいアンサンブル学習手法を提案する。 提案したアンサンブルモデルでは,75.21と74.96を精度,F-1スコア(参照)として有望な結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-23T12:06:05Z)
• An Image is Worth a Thousand Toxic Words: A Metamorphic Testing Framework for Content Moderation Software [64.367830425115]
  ソーシャルメディアプラットフォームは、ヘイトスピーチ、悪意のある広告、ポルノなど、有害なコンテンツを拡散するためにますます悪用されている。 コンテンツモデレーション手法の開発と展開に多大な努力を払っているにもかかわらず、悪意のあるユーザは、テキストを画像に埋め込むことでモデレーションを回避することができる。 コンテンツモデレーションソフトウェアのためのメタモルフィックテストフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T20:33:06Z)
• Analyzing Norm Violations in Live-Stream Chat [49.120561596550395]
  本研究は,ライブストリーミングプラットフォーム上での会話における規範違反を検出することを目的とした,最初のNLP研究である。 ライブストリームチャットにおける標準違反カテゴリを定義し、Twitchから4,583のコメントを注釈付けします。 以上の結果から,適切なコンテキスト情報がモデレーション性能を35%向上させる可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T05:58:27Z)
• Automated Sentiment and Hate Speech Analysis of Facebook Data by Employing Multilingual Transformer Models [15.823923425516078]
  我々は、Facebookの代表的なデータセットの中で、憎悪とネガティブな感情内容の統計的分布を分析する。 我々は、感情分析やヘイトスピーチ分析を行うために、最先端のオープンソースのXLM-T多言語変換言語モデルを用いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-31T14:37:04Z)
• Multilingual Abusiveness Identification on Code-Mixed Social Media Text [1.8275108630751844]
  Indic 言語からなる多言語 Moj データセット上での悪用性同定手法を提案する。 我々のアプローチは、非英語のソーシャルメディアコンテンツにおける共通の課題に取り組み、他の言語にも拡張できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-01T12:23:25Z)
• News consumption and social media regulations policy [70.31753171707005]
  我々は、ニュース消費とコンテンツ規制の間の相互作用を評価するために、反対のモデレーション手法であるTwitterとGabを強制した2つのソーシャルメディアを分析した。 以上の結果から,Twitterが追求するモデレーションの存在は,疑わしいコンテンツを著しく減少させることがわかった。 Gabに対する明確な規制の欠如は、ユーザが両方のタイプのコンテンツを扱う傾向を生じさせ、ディスカウント/エンドレスメントの振る舞いを考慮に入れた疑わしいコンテンツに対してわずかに好みを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T19:26:32Z)
• hBert + BiasCorp -- Fighting Racism on the Web [58.768804813646334]
  これはfox news、breitbartnews、youtubeの3つの特定のソースから139,090のコメントとニュースを含むデータセットです。 本研究では、hBERT を新しい Hopfield Layer を用いて、予め訓練された BERT モデルの特定の層を修正する。 開発者がwebアプリケーションでトレーニングされたモデルを利用できるようにするため、javascriptライブラリとchrome拡張アプリケーションもリリースしています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-06T02:17:20Z)
• Evaluation of Deep Learning Models for Hostility Detection in Hindi Text [2.572404739180802]
  ヒンディー語における敵対的テキスト検出手法を提案する。 提案手法は、Constraint@AAAI 2021 Hindiホスト性検出データセットで評価される。 この多ラベル分類問題に対して,CNN,LSTM,BERTに基づく深層学習手法のホストを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-11T19:10:57Z)
• Racism is a Virus: Anti-Asian Hate and Counterspeech in Social Media during the COVID-19 Crisis [51.39895377836919]
  新型コロナウイルスは、アジアのコミュニティをターゲットにしたソーシャルメディア上で人種差別や憎悪を引き起こしている。 我々は、Twitterのレンズを通して、反アジアヘイトスピーチの進化と普及について研究する。 私たちは、14ヶ月にわたる反アジア的憎悪と反音声のデータセットとして最大となるCOVID-HATEを作成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-25T21:58:09Z)
• Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
  本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。 議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。 我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T20:00:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。