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社交网络中检测恶意网络欺凌和仇恨言论的深度学习方法
本研究针对社交网络文本数据中含有的对抗性攻击内容，特别强调仇恨言论的网络欺凌进行检测，利用基于深度学习的方法和纠错算法，实现了显著结果。LSTM 模型在固定的 100 个时期内表现出色，准确率、精确率、召回率、F1 分数和 AUC-ROC
PDFa month ago
保障社交空间：利用深度学习消除网络欺凌
通过深度学习方法，特别是采用 BERT 和 BiLSTM 架构，我们的研究介绍了一种针对网络霸凌问题的深度学习方法，可以有效地分析大量帖子并预测潜在的网络霸凌行为。结果表明，我们的 hateBERT 模型在五个模型中表现卓越，达到了 89.
PDF3 months ago
中文恶意言语检测：现状与未来方向
监测和规范社交媒体平台上用户生成内容的努力虽然仍然在进行，但数字空间中令人不悦的语言（如仇恨言论或网络欺凌）的普遍存在仍然是一个重大挑战。本文全面概述了中文中令人不悦言语的检测，考察了当前的基准和方法，并强调了解决这种复杂语言中令人不悦言语
PDF3 months ago
对代码混合的厌女言论进行的探索性数据分析
通过分析 YouTube 上的 Hinglish 评论数据集，实施预处理和探索性数据分析技术，从情感评分和词云等角度对该数据集的特性进行了深入了解。
PDF4 months ago
教师设计 LLM 聊天机器人辅助青少年网络欺凌教育的研究
网络欺凌危害青少年的心理健康，教授他们正确的干预行为至关重要。我们设计了一种针对 K-12 教师的无代码聊天机器人设计工具，通过使用大型语言模型和提示链技术，该工具允许教师设计个性化的对话流程和聊天机器人表达。研究结果显示，教师们热情地接受
PDF4 months ago
D-XCB: 基于 Transformer 的无数据依赖公平准确的网络欺凌检测
衡量和减轻基于脱节性联想的粗俗词语和事件之间偏见关联带来的偏见，我们引入了 ID-XCB，这是第一种不依赖数据的去偏技术，结合了对抗训练、偏见约束和去偏微调方法，旨在减轻模型对诱导偏见词语的关注，而不影响整体模型性能。我们在两个常见的基于会
PDF4 months ago
一种用于检测网络欺凌的机器学习集成模型
社交媒体平台、网络欺凌、自动化系统、集成机器学习和挑衅性推文是本研究的关键词。研究通过采用四种特征提取技术，并结合五种机器学习算法，最终实现了 94.00% 的高准确率，优于传统机器学习模型，并超越了之前在相同数据集上的实验结果。
PDF4 months ago
使用大型语言模型进行网络欺凌检测
社交媒体、网络欺凌、机器学习、大型语言模型和 RoBERTa 在网络欺凌检测方面的应用和效果的研究。
PDF5 months ago
ACL模因分析：通过多模态解释增进对网络欺凌的认识
通过提出多模式解释与 CLIP 投影的多模式共享私有多任务方法，首次为混合代码网络欺凌迷因引入了一种鲜明的基准数据集，并通过实验结果证明，训练多模式解释可以提高生成文本解释的性能，并更准确地识别支持决策的视觉证据，从而可靠地提升性能。
PDF5 months ago
自述恶霸：情感辅助的网络欺凌检测及解释
通过开发首个可解释模型 mExCB，基于混合编码语言的 BullyExplain 数据集，自动检测网络欺凌并辨识解释、目标群体以及情感分析，超越多个基准模型和现有模型的综合任务框架。
PDF5 months ago
基于深度学习的孟加拉语网络欺凌检测
使用深度学习策略，本研究构建了一个双层双向长短时记忆（Bi-LSTM）模型，通过多种优化器和 5 折交叉验证来鉴别孟加拉语中的网络欺凌，结果显示所提出的模型在动量加速随机梯度下降（SGD）优化器下的准确率为 94.46%，在 Adam 优化
PDF6 months ago
社交媒体中的文本毒性：理解 Facebook 评论中表达的孟加拉毒性语言
通过分析社交媒体上使用的孟加拉语有毒语言的数据集，本研究旨在检测和解决在社交媒体中存在的有毒言论问题。
PDF7 months ago
在网络欺凌情感分析中的简易数据增强
通过使用支持向量机（SVM）和简单数据增强（EDA）进行情感分析的评论过滤，以解决 Instagram 中青少年印尼人群 50% 遭受的网络欺凌问题，测试结果显示 SVM 与 EDA 相结合可使 k-Fold 交叉验证得分提高 2.52%，
PDF7 months ago
BAN-PL: Wykop.pl 网络服务禁止的有害和冒犯性内容的新波兰数据集
介绍了第一个涵盖被专业版主标记为有害并随后移除的波兰语文本的开放数据集 BAN-PL，并提供了数据收集和预处理程序的全面描述，以及数据的语言特性。BAN-PL 数据集以及用于预处理的高级脚本将公开提供。
PDF10 months ago
社交媒体中的基于会话的网络欺凌检测：一项调查
本文提出基于会话的网络欺凌检测框架，在数据挖掘和自然语言处理方面提供详细综述，并通过实验比较最新的检测模型及预先训练的大型语言模型，同时提出未来研究的开放性问题。
PDF2 years ago
Simple Transformer 与 Res-CNN-BiLSTM 在网络欺凌分类中的性能比较
本篇论文比较了基于 Transformer 和 Res-CNN-BiLSTM 的神经网络在针对网络欺凌文本分类问题上的性能表现，结果显示，使用仅有 0.65 万参数的 Transformer 可以以更快训练速度和更完备的度量标准胜过具有 4
PDF2 years ago
ACL检测有害 Memes 中实体的角色：技术及其限制
通过检测恶作剧梗图中的角色来识别有害网络内容中的主要实体，并对不同实验设置进行了比较分析，以增强算法性能。
PDF2 years ago
通过社交媒体克服由网络欺凌引起的心理健康问题的 Res-CNN-BiLSTM 网络
本文提出了一种基于 Res-CNN-BiLSTM 混合深度学习模型的方法，用于分析社交媒体上的文本语言数据，识别并处理基于宗教、种族、年龄和性别等因素的网络欺凌行为，以对心理健康问题进行干预。
PDF2 years ago
自动检测 Twitter 上的 Doxing 行为
本文就如何在 Twitter 上自动检测敏感私人信息的二级和三级泄露，即 doxing 进行了探讨和分析，经对 9 种不同方法进行实验和比对，利用上下文编码字符串嵌入表征的方法取得了 96.86% 的准确性和 97.37% 的召回。
PDF2 years ago
MM自动检测在线游戏论坛的网络欺凌评论
本研究使用《魔兽世界》和《英雄联盟》论坛中的网络欺凌数据集，使用 Toxic-BERT 模型进行分类，以自动检测和删除虚拟游戏论坛中的欺凌性评论。结果表明，LoL 论坛的宏 F1 得分为 82.69％，WoW 论坛的宏 F1 得分为 83.
PDF3 years ago