論文の概要: Assessing Text Classification Methods for Cyberbullying Detection on Social Media Platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19928v1
• Date: Fri, 27 Dec 2024 21:22:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:05:36.565506
• Title: Assessing Text Classification Methods for Cyberbullying Detection on Social Media Platforms
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォーム上でのサイバーいじめ検出のためのテキスト分類手法の評価
• Authors: Adamu Gaston Philipo, Doreen Sebastian Sarwatt, Jianguo Ding, Mahmoud Daneshmand, Huansheng Ning,
• Abstract要約: 本研究は,サイバーバブル検出領域における既存のテキスト分類手法を適応し,評価することを目的とする。 BERT、RoBERTa、XLNet、DistilBERT、GPT-2.0など、大規模な言語モデルの活用と評価に重点を置いている。 その結果,BERTは性能,時間効率,計算資源のバランスを保っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.235558067839701
• License:
• Abstract: Cyberbullying significantly contributes to mental health issues in communities by negatively impacting the psychology of victims. It is a prevalent problem on social media platforms, necessitating effective, real-time detection and monitoring systems to identify harmful messages. However, current cyberbullying detection systems face challenges related to performance, dataset quality, time efficiency, and computational costs. This research aims to conduct a comparative study by adapting and evaluating existing text classification techniques within the cyberbullying detection domain. The study specifically evaluates the effectiveness and performance of these techniques in identifying cyberbullying instances on social media platforms. It focuses on leveraging and assessing large language models, including BERT, RoBERTa, XLNet, DistilBERT, and GPT-2.0, for their suitability in this domain. The results show that BERT strikes a balance between performance, time efficiency, and computational resources: Accuracy of 95%, Precision of 95%, Recall of 95%, F1 Score of 95%, Error Rate of 5%, Inference Time of 0.053 seconds, RAM Usage of 35.28 MB, CPU/GPU Usage of 0.4%, and Energy Consumption of 0.000263 kWh. The findings demonstrate that generative AI models, while powerful, do not consistently outperform fine-tuned models on the tested benchmarks. However, state-of-the-art performance can still be achieved through strategic adaptation and fine-tuning of existing models for specific datasets and tasks.
• Abstract（参考訳）: サイバーいじめは、被害者の心理に悪影響を及ぼすことによって、地域社会のメンタルヘルス問題に大きく貢献する。 ソーシャルメディアプラットフォームでは、有害なメッセージを特定するために、効果的でリアルタイムな検知と監視システムが必要である。 しかし、現在のサイバーバブル検出システムは、性能、データセットの品質、時間効率、計算コストに関連する課題に直面している。 本研究は,サイバーバブル検出領域内の既存のテキスト分類手法を適応し,評価することにより比較研究を行うことを目的とする。 本研究は,ソーシャルメディアプラットフォーム上でのサイバーいじめ事例の特定において,これらの手法の有効性と性能を特に評価する。 BERT、RoBERTa、XLNet、DistilBERT、GPT-2.0といった大きな言語モデルの活用と評価に重点を置いている。 その結果、BERTは性能、時間効率、計算資源のバランスを保ち、95%の精度、95%の精度、95%のF1スコア、5%の誤差率、0.053秒の推論時間、35.28MBのRAM使用量、0.4%のCPU/GPU使用量、0.000263kWhのエネルギー消費であることがわかった。 この結果は、生成AIモデルは強力ではあるが、テストされたベンチマークで微調整されたモデルよりも一貫して優れているわけではないことを示している。 しかし、現在のパフォーマンスは、特定のデータセットやタスクに対する既存のモデルの戦略的適応と微調整によって達成できる。

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