I den här artikeln undersöker vi metoder för att upptäcka hatpropaganda i sociala medier, samtidigt som detta skiljer sig från allmän svordomar. Vi strävar efter att fastställa lexiska baslinjer för denna uppgift genom att tillämpa övervakade klassificeringsmetoder med hjälp av en nyligen utgiven datauppsättning som kommenteras för detta ändamål. Som funktioner använder vårt system tecken n-gram, ord n-gram och ord skip-gram. Vi får resultat på 78% noggrannhet i att identifiera inlägg i tre klasser. Resultaten visar att den största utmaningen ligger i att diskriminera svordomar och hatpropaganda från varandra. Ett antal riktlinjer för det framtida arbetet diskuteras.
REF ) använde char n-gram, ord n-gram och ord hoppa gram för att få noggrannhet på 78% på datauppsättning 14509 tweets indelade i 3 klasser.
Detecting Hate Speech in Social Media
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}