Abstract-Eftersom textinnehållet på sociala medier online är mycket ostrukturerat, informellt och ofta felstavat, kan befintlig forskning om stötande språkdetektering på budskapsnivå inte korrekt upptäcka stötande innehåll. Samtidigt verkar offensivitetsdetektering på användarnivå vara en mer genomförbar metod, men det är ett underforskat område. För att överbrygga denna lucka föreslår vi Lexical Syntaktic Feature (LSF) arkitektur för att upptäcka stötande innehåll och identifiera potentiella stötande användare i sociala medier. Vi skiljer på pejoratives/profanities och obscenities bidrag till att bestämma stötande innehåll, och inför hand-authoring syntaktic regler för att identifiera namn-kalla trakasserier. I synnerhet införlivar vi en användares skrivstil, struktur och specifika cybermobbning innehåll som funktioner för att förutsäga användarens potential att skicka ut stötande innehåll. Resultaten från experimenten visade att vårt LSF-ramverk presterade betydligt bättre än befintliga metoder i stötande innehållsdetektering. Den uppnår precision på 98,24 % och erinrar om 94,34 % i detektion av straffoffensiv, samt precision på 77,9 % och återkallande av 77,8 % i detektion av användaroffensiver. Samtidigt är processhastigheten för LSF ungefär 10msek per mening, vilket tyder på potentialen för effektiv spridning i sociala medier.
Den teknik som har använts för att identifiera stötande språk är Lexical Syntaktic Feature (LSF) strategi och det är framgångsrikt att upptäcka vissa stötande innehåll i sociala medier, som har uppnått precision på 98,24%, och minns 94,34% och också lyckas upptäcka användare som skickade stötande meddelanden, uppnå precession på 77,9%, och återkalla 77,8% REF.
Detecting Offensive Language in Social Media to Protect Adolescent Online Safety
{'venue': '2012 International Conference on Privacy, Security, Risk and Trust and 2012 International Confernece on Social Computing', 'journal': '2012 International Conference on Privacy, Security, Risk and Trust and 2012 International Confernece on Social Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}