Den snabba ökningen av sociala medier under de senaste åren har gett upphov till en del mycket oönskade fenomen som spridning av hatfulla och kränkande språk på Internet. Tidigare forskning tyder på att sådant kränkande innehåll tenderar att komma från användare som delar en uppsättning gemensamma stereotyper och bildar samhällen runt omkring dem. De nuvarande moderna metoderna för att upptäcka missbruk är omedvetna om användar- och samhällsinformation och är helt beroende av textbaserade (dvs. lexiska och semantiska) signaler. I detta dokument föreslår vi en ny strategi för detta problem som omfattar samhällsbaserade profileringsfunktioner hos Twitter-användare. Experimentera med en datauppsättning på 16k tweets, visar vi att våra metoder avsevärt överträffar den nuvarande tekniken i missbruksdetektion. Vidare genomför vi en kvalitativ analys av modellegenskaper. Vi släpper vår kod, preparerade modeller och alla resurser som används i det offentliga rummet.
Ref gick vidare till att införliva samhällsbaserade profileringsfunktioner hos användarna i deras klassificeringsmetoder, vilket ledde till den senaste teknikens prestanda på denna datauppsättning.
Author Profiling for Abuse Detection
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}