Textmeddelanden via Internet eller mobiltelefoner har blivit ett viktigt medium för personlig och kommersiell kommunikation. På samma gång är flammor (t.ex. glitter, hån och squalidfraser) stötande/missbrukande fraser som kan angripa eller förolämpa användarna av en mängd olika skäl. En automatisk diskriminativ programvara med en känslighetsparameter för flammor eller kränkande språkdetektering skulle vara ett användbart verktyg. Även om en människa kunde känna igen denna typ av värdelösa irriterande texter bland de användbara, är det inte en lätt uppgift för datorprogram. I detta dokument beskriver vi en automatisk flamdetekteringsmetod som extraherar funktioner på olika konceptuella nivåer och tillämpar flernivåklassificering för flamdetektering. Medan systemet utnyttjar en mängd olika statistiska modeller och regelbaserade mönster, finns det ett extra vägt mönster arkiv som förbättrar noggrannheten genom att matcha texten med dess sorterade poster.
REF har utnyttjat en rad olika statistiska modeller och regelbaserade mönster och tillämpat klassificering på flera nivåer för flamdetektering.
Offensive language detection using multi-level classification
{'venue': 'Advances in Artificial Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}