Med ökningen av användargenererat innehåll i sociala medier i kombination med nästan obefintlig måttlighet i många sådana system har aggressivt innehåll observerats öka i sådana forum. I detta dokument arbetar vi med problemet med upptäckt av aggressioner i sociala medier. Aggression kan ibland uttryckas direkt eller öppet eller det kan döljas eller döljas i texten. Å andra sidan är det mesta av innehållet i sociala medier icke-aggressivt till sin natur. Vi föreslår ett ensemblebaserat system för att klassificera en ingångspost i en av tre klasser, nämligen overtly Aggressive, covert Aggressive och Non-aggressive. Vårt tillvägagångssätt använder sig av tre metoder för djupt lärande, nämligen Convolutional Neural Networks (CNN) med fem lager (input, convolution, pooling, gömd och output), Long Short Term Memory Networks (LSTM) och Bi-directive Long Short Term Memory Networks (Bi-LSTM). En majoritetsröstbaserad ensemblemetod används för att kombinera dessa klassificeringar (CNN, LSTM och Bi-LSTM). Vi tränade vår metod på Facebook kommentarer dataset och testade på Facebook kommentarer (i-domän) och andra sociala medier inlägg (cross-domain). Vårt system uppnår F1-poäng (viktat) på 0,604 för Facebook-inlägg och 0,508 för sociala medier.
Medan REF försökte likna CNN, LSTM och BILSTM.
Aggression Detection in Social Media using Deep Neural Networks.
{'venue': 'TRAC@COLING 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}