Online sociala plattformar har varit slagfältet för användare med olika känslor och attityder till varandra under de senaste åren. Även om sexism har betraktats som en kategori av hatfullt tal i litteraturen, finns det ingen heltäckande definition och kategori av sexism som lockar till sig metoder för behandling av naturligt språk. Att kategorisera sexism som antingen välvillig eller fientlig sexism är så brett att den lätt ignorerar de andra kategorierna av sexism i sociala medier. Sharifirad S och Matwin S 2018 föreslog en väldefinierad kategori av sexism, inklusive indirekta trakasserier, informationshot, sexuella trakasserier och fysiska trakasserier, inspirerade från samhällsvetenskap i syfte att behandla naturligt språk. I den här artikeln drar vi nytta av en nyutgiven dataset i SemEval-2018 uppgift1: Påverka i tweets, för att visa typen av känslor och intensitet av känslor i varje kategori. Vi utbildar, testar och utvärderar olika klassificeringsmetoder på datasetet SemEval-2018 och väljer klassifierare med högsta noggrannhet för testning på varje kategori av sexistiska tweets för att känna till det mentala tillståndet och det affektiva tillståndet hos den användare som tweetsar i varje kategori. Det är en trevlig väg att utforska eftersom inte alla tweets är direkt sexistiska och de bär olika känslor från användarna. Detta är det första arbetet som experimenterar med att upptäcka detta på djupet på sexistiska tweets. Baserat på vår bästa kunskap är de alla nya bidrag till fältet; vi är de första som visar kraften i en sådan djupgående känsloanalys på de sexistiska tweetsen.
Sharifirad m.fl. REF utbildade, testade och utvärderade olika klassificeringsmetoder på datasetet SemEval2018 och valde klassificeraren med högsta noggrannhet för testning på varje kategori av sexistiska tweets för att känna till det mentala tillståndet och det affektiva tillståndet hos den användare som tweetsar i varje kategori.
How is Your Mood When Writing Sexist tweets? Detecting the Emotion Type and Intensity of Emotion Using Natural Language Processing Techniques
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}