I detta dokument föreslås en aktiv inlärningsmetod med hjälp av språkmodellstatistik för att upptäcka Wikipedia vandalism. Wikipedia är ett populärt och inflytelserikt samverkande informationssystem. Den samverkande karaktären av författarskap, liksom den höga synligheten av dess innehåll, har exponerat Wikipedia artiklar för vandalism. Vandalism definieras som skadlig redigering avsedd att äventyra integriteten i innehållet i artiklar. Omfattande manuella insatser görs för att bekämpa vandalism och ett automatiserat tillvägagångssätt för att lindra den mödosamma processen behövs. Detta papper bygger statistiska språkmodeller, bygga distributioner av ord från revision historia Wikipedia artiklar. Eftersom vandalism ofta innebär användning av oväntade ord för att dra till sig uppmärksamhet, kan lämpligheten (eller avsaknaden av sådan) av en ny redigering jämfört med språkmodeller som byggts från tidigare versioner mycket väl tyda på att en redigering är en vandalism instans. Dessutom antar tidningen en aktiv inlärningsmodell för att lösa problemet med bullriga och ofullständiga märkning av Wikipedia vandalism. Wikipediadomänen med sin revideringshistorik erbjuder ett nytt sammanhang i vilket man kan utforska potentialen hos språkmodeller i att karakterisera författarens avsikt. Som de experimentella resultat som presenteras i tidningen visar, dessa modeller håller löfte för vandalism upptäckt.
Chin m.fl. har använt statistiska språkmodeller har för vandalism detektion REF.
Detecting Wikipedia vandalism with active learning and statistical language models
{'venue': "WICOW '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}