Abstract-Toxic online-innehåll har blivit en viktig fråga i dagens värld på grund av en exponentiell ökning av användningen av internet av människor med olika kulturer och utbildningsbakgrund. Att differentiera hatpropaganda och kränkande språk är en viktig utmaning vid automatisk upptäckt av giftigt textinnehåll. I detta dokument föreslår vi en strategi för att automatiskt klassificera tweets på Twitter i tre klasser: hatiskt, kränkande och rent. Med hjälp av Twitter dataset utför vi experiment med hänsyn till n-gram som funktioner och passerar deras term frekvens-invers dokumentfrekvens (TFIDF) värden till flera maskininlärning modeller. Vi utför jämförande analys av modellerna med beaktande av flera värden av n i n-gram och TFIDF normaliseringsmetoder. Efter att ha justerat modellen med de bästa resultaten uppnår vi 95,6% noggrannhet när vi utvärderar den på testdata. Vi skapar också en modul som fungerar som mellanhand mellan användare och Twitter.
En maskininlärningsmetod föreslogs för att upptäcka hattal och kränkande språk på twitter med n-gramfunktioner viktade med TFIDF-värden i REF.
Detecting Hate Speech and Offensive Language on Twitter using Machine Learning: An N-gram and TFIDF based Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}