Missbruk på Internet utgör ett betydande samhällsproblem i vår tid. Tidigare forskning om automatiserad olaglig språkdetektering i Twitter har visat att samhällsbaserad profilering av användare är en lovande teknik för denna uppgift. Befintliga metoder fångar dock endast ytliga egenskaper hos online-gemenskaper genom att modellera följare efter relationer. Däremot, att arbeta med grafkonvolutionella nätverk (GCNs), presenterar vi det första tillvägagångssättet som fångar inte bara strukturen av online-gemenskaper utan också det språkliga beteendet hos användarna inom dem. Vi visar att en sådan heterogen grafstrukturerad modellering av samhällen avsevärt främjar den nuvarande tekniken när det gäller att upptäcka språkmissbruk.
REF modellera nätverket av användare med ett Graph Convolutional Network (GCN) för att lära sig strukturen av online-gemenskaper tillsammans med de språkliga beteenden av användarna inom dem.
Abusive Language Detection with Graph Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}