Skadligt tal har olika former och det har plågat de sociala medierna på olika sätt. Om vi måste bekämpa olika grader av hatpropaganda och kränkande beteende bland dem, måste klassificeringen baseras på komplexa förgreningar som måste definieras och hållas ansvariga för andra än rasistiska, sexistiska eller mot någon viss grupp och gemenskap. Denna uppsats beskriver i första hand hur vi skapade en ontologisk klassificering av skadligt tal baserat på graden av hatfull intention, och använde den för att kommentera twitterdata i enlighet därmed. Det viktigaste bidraget i detta dokument är den nya datauppsättningen av tweets som vi skapade baserat på ontologiska klasser och grader av skadligt tal som finns i texten. Vi föreslår också ett övervakat klassificeringssystem för erkännande av dessa respektive skadliga talklasser i texterna.
REF samlade en uppsättning av 9k tweets som innehåller skadligt tal och de kommenterade dem manuellt baserat på deras grad av hatfull avsikt.
Degree based Classification of Harmful Speech using Twitter Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}