Hata taldetektering på Twitter är avgörande för applikationer som kontroversiell händelseextrahering, bygga AI chatterbots, innehållsrekommendation, och känsloanalys. Vi definierar denna uppgift som att kunna klassificera en tweet som rasistisk, sexistisk eller ingetdera. Komplexiteten i det naturliga språket konstruktioner gör denna uppgift mycket utmanande. Vi utför omfattande experiment med flera djupinlärning arkitekturer för att lära semantiska ord inbäddningar för att hantera denna komplexitet. Våra experiment på en referensdatauppsättning av 16K kommenterade tweets visar att sådana djupt lärande metoder överträffar state-of-the-art char/word n-gram metoder med  på 18 F1 poäng.
REF presenterade en gradient boostad LSTM-modell med slumpmässiga inbäddningar för att överträffa toppmoderna metoder för att upptäcka hattal.
Deep Learning for Hate Speech Detection in Tweets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}