I detta dokument behandlas det viktiga problemet med att urskilja hatfullt innehåll i sociala medier. Vi föreslår ett spårningssystem som är en ensemble av klassificerare för Recurrent Neural Network (RNN), och det innehåller olika funktioner som förknippas med användarrelaterad information, såsom användarnas tendens till rasism eller sexism. Dessa data matas som indata till de ovannämnda klassificeringarna tillsammans med de ordfrekvensvektorer som härletts från textinnehållet. Vårt tillvägagångssätt har utvärderats på en offentligt tillgänglig corpus av 16k tweets, och resultaten visar dess effektivitet i jämförelse med befintliga toppmoderna lösningar. Mer specifikt, vår plan kan framgångsrikt skilja rasism och sexism meddelanden från normal text, och uppnå högre klassifikation kvalitet än nuvarande state-of-the-art algoritmer.
Dessutom föreslår Ref ett detekteringssystem som är en ensemble av Recurrent Neural Network klassificerare.
Detecting Offensive Language in Tweets Using Deep Learning
{'venue': 'Applied Intelligence, 48(12), 4730-4742 (2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}