Oct, 2019

推特上的德国右翼仇恨言论：分析与自动检测

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TL;DR通过量化和定性分析，本文研究了 2017 年德国联邦选举期间发布的 50,000 条右翼极端主义 hate tweet，探讨如何利用分析结果来开发自动检测系统并解决如何定义和检测 hate speech 的难题。
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发现论文，激发创造
  • 自動化檢測仇恨言論及冒犯性語言問題

    该研究利用众包的方法，通过使用集成的多分类器和众包获得的仇恨言论词汇，成功区分了具有仇恨言辞、仅具有冒犯性言辞以及没有冒犯性言辞的推文。

    Mar, 2017

  • 在线圣战主义仇恨言论的自动检测

    我们开发了一个系统，可以使用自然语言处理和机器学习技术自动检测在线圣战恨言，准确度达到 80% 以上。该系统基于 2014 年 10 月至 2016 年 12 月收集的 45000 条互联网上的 Twitter 信息进行训练，并对语料库中的圣战主义修辞进行了定性和定量分析，考察了 Twitter 用户网络，描述了训练系统的技术过程，并给出了使用实例。

    Mar, 2018

  • 网络仇恨：解决在线社交空间中的仇恨言论问题

    该研究论文探讨在线社交平台上仇恨性言论的检测方法，指出基于关键词方法检测的不足，并提出利用自我定义仇恨社区产生的内容作为训练数据的方法，实现了良好的检测性能。

    Sep, 2017

  • 仇恨言论检测的作者画像

    本文提出了一种基于社区特征的推特用户恶意言论检测方法，实验结果显示该方法在检测恶意言论方面的效果显著优于现有的方法。

    Feb, 2019

  • 社交媒体上的仇恨言论反制：仇恨言论和反言论的大规模分类

    通过使用自我标记的群体进行有组织在线仇恨言论和反言论，研究使用集成学习算法识别有组织在线仇恨言论和反言论，发现自动化方法在评估社交媒体上协调反言论对稳定对话的影响的潜力。

    Jun, 2020

  • 基于 N-gram 和 TFIDF 的机器学习方法在 Twitter 上检测仇恨言论和攻击性语言

    本文提出了一种利用机器学习方法，针对推特中的恶意信息、攻击性言论以及清晰文本进行分类的方法，并通过比较实验，得出了最高达 95.6% 准确率的分类模型，同时还开发了中间模块使用户可以方便地访问此工具。

    Sep, 2018

  • 分析 Twitter 上的仇恨与对立言论账户

    本研究发现 Twitter 的在线仇恨言论与相应的反言论使用了不同的语言和策略，并且经过一些分析和建模，能够对这些用户进行可靠的分类以进一步研究。

    Dec, 2018

  • 仇恨言论检测：已解决的问题？Twitter 上长尾案例的挑战

    该研究旨在解决社交媒体上自动检测仇恨言论的问题。作者提出了一种基于深度神经网络结构的特征提取器，在 Twitter 上的仇恨言论检测方面表现出比目前最佳方法高出 5 个百分点的效果。

    Feb, 2018

  • 基于深度神经网络的改进型 Twitter 两阶段仇恨言论分类

    本文借助改进的 LSTM 神经网络架构，提出了一种基于 One-vs-Rest 分类器的两阶段方案，用于在社交媒体上自动检测仇恨性内容，并在公共语料库和其他数据集上进行了实验，结果显示其在仇恨言论检测任务中具有卓越的分类性能。

    Jun, 2022

  • HateMonitors：社交媒体语言无关的滥用检测

    本文介绍了我们基于梯度提升机、BERT 和 LASER 嵌入式开发的 HateMonitor 模型，在 Indo-European Languages HASOC（FIRE 2019 的任务之一）中排名第一，用于令人讨厌和令人反感的内容识别。

    Sep, 2019