Vi beskriver team TakeLabs deltagande i den gemensamma uppgiften att upptäcka aggressioner på TRAC1-workshopen för engelska. Aggression manifesteras på många olika sätt. Till skillnad från vissa former av aggression som är omöjliga att förhindra i det dagliga livet, kan aggressivt tal överflödande på sociala nätverk i princip förhindras eller åtminstone minskas genom att helt enkelt inaktivera användare som postar aggressivt formulerade meddelanden. Det första steget för att uppnå detta är att upptäcka sådana budskap. Uppgiften är dock långt ifrån trivial, eftersom det som betraktas som aggressivt tal kan vara ganska subjektivt, och uppgiften kompliceras ytterligare av den bullriga karaktären hos användargenererad text på sociala nätverk. Vårt system lär sig att skilja mellan öppen aggression, dold aggression och icke-aggression i sociala medier texter. Vi prövade olika maskininlärningsmetoder, inklusive traditionella (shallow) maskininlärningsmodeller, djupinlärningsmodeller, och en kombination av båda. Vi uppnådde respektabla resultat, rankning 4th och 8th av 31 bidrag på Facebook och Twitter testuppsättningar, respektive.
REF använde kombinationen av traditionella grunda maskininlärningsmodeller och djupinlärningsmodeller för att upptäcka hattal.
Combining Shallow and Deep Learning for Aggressive Text Detection.
{'venue': 'TRAC@COLING 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}