Abstrakt. Under de senaste åren har den ökande spridningen av hatpropaganda i sociala medier och det akuta behovet av effektiva motåtgärder fått betydande investeringar från regeringar, företag och empirisk forskning. Trots ett stort antal nya vetenskapliga studier för att ta itu med problemet är bristen på jämförande utvärderingar en stor begränsning av det befintliga arbetet, vilket gör det svårt att bedöma enskilda verks bidrag. Detta dokument introducerar en ny metod baserad på ett djupt neuralt nätverk som kombinerar konvolutionella och gated återkommande nätverk. Vi gör en omfattande utvärdering av metoden mot flera baslinjer och state of the art på den största insamlingen av allmänt tillgängliga Twitter-dataset hittills, och visar att jämfört med tidigare rapporterade resultat på dessa dataset, vår föreslagna metod kan fånga både ordsekvens och orderinformation i korta texter, och det sätter nya riktmärken genom att prestera på 6 av 7 dataset med mellan 1 och 13 procent i F1. Vi utökar också den befintliga datainsamlingen om denna uppgift genom att skapa en ny datauppsättning som täcker olika ämnen.
REF identifiera hattal med hjälp av ett konvolutions-GRU-baserat djupt neuralt nätverk.
Detecting Hate Speech on Twitter Using a Convolution-GRU Based Deep Neural Network
{'venue': 'ESWC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}