論文の概要: Sentiment Analysis of Cyberbullying Data in Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05958v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 20:41:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:13:17.120483
• Title: Sentiment Analysis of Cyberbullying Data in Social Media
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおけるサイバーいじめデータの感性分析
• Authors: Arvapalli Sai Susmitha, Pradeep Pujari,
• Abstract要約: 我々の研究は、ソーシャルメディア投稿におけるいじめの痕跡を検出するために、ディープラーニングと自然言語理解技術を活用することに焦点を当てている。 1つのアプローチではBERT埋め込みを使用し、もう1つはOpenAIから最近リリースされた埋め込みAPIに埋め込みレイヤを置き換える。 フォームスプリング型サイバーバブルデータにおける感情分析の有効性を評価するために,これらの2つの手法の性能比較を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Social media has become an integral part of modern life, but it has also brought with it the pervasive issue of cyberbullying a serious menace in today's digital age. Cyberbullying, a form of harassment that occurs on social networks, has escalated alongside the growth of these platforms. Sentiment analysis holds significant potential not only for detecting bullying phrases but also for identifying victims who are at high risk of harm, whether to themselves or others. Our work focuses on leveraging deep learning and natural language understanding techniques to detect traces of bullying in social media posts. We developed a Recurrent Neural Network with Long Short-Term Memory (LSTM) cells, using different embeddings. One approach utilizes BERT embeddings, while the other replaces the embeddings layer with the recently released embeddings API from OpenAI. We conducted a performance comparison between these two approaches to evaluate their effectiveness in sentiment analysis of Formspring Cyberbullying data. Our Code is Available at https://github.com/ppujari/xcs224u
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアは現代生活の不可欠な部分となっているが、今日のデジタル時代における深刻な脅威をサイバーいじめが広範囲に及ぼした問題でもある。 ソーシャルネットワーク上で発生するハラスメントの一形態であるCyberbullyingは、これらのプラットフォームの成長とともにエスカレートしている。 センチメント分析は、いじめのフレーズを検出するだけでなく、自分や他人のリスクが高い被害者を特定する上でも有意義な可能性を秘めている。 我々の研究は、ソーシャルメディア投稿におけるいじめの痕跡を検出するために、ディープラーニングと自然言語理解技術を活用することに焦点を当てている。 本研究では,長期記憶(Long Short-Term Memory)細胞を用いたリカレントニューラルネットワークを開発した。 1つのアプローチではBERT埋め込みを使用し、もう1つはOpenAIから最近リリースされた埋め込みAPIに埋め込みレイヤを置き換える。 フォームスプリング型サイバーバブルデータにおける感情分析の有効性を評価するために,これらの2つの手法の性能比較を行った。 私たちのコードはhttps://github.com/ppujari/xcs224uで利用可能です。

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