論文の概要: A Big Data-empowered System for Real-time Detection of Regional Discriminatory Comments on Vietnamese Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02587v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 10:06:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 11:30:41.042037
• Title: A Big Data-empowered System for Real-time Detection of Regional Discriminatory Comments on Vietnamese Social Media
• Title（参考訳）: ベトナムのソーシャルメディアにおける地域差別コメントのリアルタイム検出のためのビッグデータ活用システム
• Authors: An Nghiep Huynh, Thanh Dat Do, Trong Hop Do,
• Abstract要約: ベトナムのソーシャルメディア上での地域差別コメントの検出という課題を提案する。 ソーシャルメディアプラットフォームからのコメントを含むViRDCデータセットを構築した。 本システムはベトナムにおける地域差別のリアルタイム検出のための包括的ソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Regional discrimination is a persistent social issue in Vietnam. While existing research has explored hate speech in the Vietnamese language, the specific issue of regional discrimination remains under-addressed. Previous studies primarily focused on model development without considering practical system implementation. In this work, we propose a task called Detection of Regional Discriminatory Comments on Vietnamese Social Media, leveraging the power of machine learning and transfer learning models. We have built the ViRDC (Vietnamese Regional Discrimination Comments) dataset, which contains comments from social media platforms, providing a valuable resource for further research and development. Our approach integrates streaming capabilities to process real-time data from social media networks, ensuring the system's scalability and responsiveness. We developed the system on the Apache Spark framework to efficiently handle increasing data inputs during streaming. Our system offers a comprehensive solution for the real-time detection of regional discrimination in Vietnam.
• Abstract（参考訳）: ベトナムでは地域差別が社会問題となっている。 ベトナム語でヘイトスピーチを研究しているが、地域差別の具体的な問題は未解決のままである。 これまでの研究は主に、実用的なシステム実装を考慮せずに、モデル開発に重点を置いていた。 本研究では,ベトナムのソーシャルメディア上での地域差別的コメントの検出という課題を提案する。 ソーシャルメディアプラットフォームからのコメントを含む ViRDC (Vietnamese Regional Discrimination Comments) データセットを構築し,さらなる研究・開発のための貴重な資料を提供する。 当社のアプローチでは,ストリーミング機能を活用してソーシャルメディアネットワークからリアルタイムデータを処理し,システムのスケーラビリティと応答性を確保する。 我々は,ストリーミング中のデータインプットの増大を効率的に処理するために,Apache Sparkフレームワーク上でシステムを開発した。 本システムはベトナムにおける地域差別のリアルタイム検出のための包括的ソリューションを提供する。

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