Tidningen introducerar en djupinlärning baserad Twitter hat-peech text klassificeringssystem. Klassifieraren tilldelar varje tweet till en av fyra fördefinierade kategorier: rasism, sexism, både (rasism och sexism) och icke-hat-tal. Fyra Convolutional Neural Network-modeller utbildades på resp. tecken 4-gram, ordvektorer baserade på semantisk information byggd med ord 2vek, slumpmässigt genererade ordvektorer och ordvektorer kombinerade med tecken n-gram. Funktionen uppsättningen var ned storlek i nätverken genom maxpooling, och en softmax funktion som används för att klassificera tweets. Testad genom 10-faldig korsvalidering, modellen baserad på Word2vec inbäddningar utförs bäst, med högre precision än återkallande, och en 78,3% F-poäng.
Konvolutionella neurala nätverk används för att klassificera hattal i REF.
Using Convolutional Neural Networks to Classify Hate-Speech
{'venue': 'ALW@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}