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MM网络评论中的辩论反对策略：分类模式的构建与训练验证
该研究对社交媒体上的有害言论进行了内容分析，发现人们在回应有害言论时采用了多种语言策略，其中声誉攻击是最常见的。该研究为表达反对意见提供了综合视角，并探讨了阻止冒犯性或有问题言论的基层努力。
PDF2 months ago
孟加拉语切尔塔吉方言中的粗俗言论检测
本研究使用监督学习和深度学习算法，专注于在社交媒体中检测粗俗言论；逻辑回归方法表现出有希望的准确性（0.91），而简单的循环神经网络结合 Word2vec 和 fastText 的准确性较低（0.84-0.90），突显神经网络算法需要更多数
PDF10 months ago
半监督学习与 GAN 在不平衡数据集中的伪造检测
本研究使用自动编码器和半监督学习与 GAN 算法的组合（SGAN），并将其作为分类器，仅使用 100 个标记样本即可将精度提高达 91％，以检测虚假账户，适用于社交媒体的大规模数据。
PDF2 years ago
社交媒体上的毒性定义和检测：关键在于上下文和知识
本研究旨在通过使用心理学和社会理论来定义网络上的毒性，提出了一种多维度的网络毒性检测方法，结合显式知识和统计学习算法，以解决网络毒性检测中的歧义和复杂度问题。
PDF3 years ago
应对在线辱骂：自动辱骂检测方法综述
本文综述了当前基于自然语言处理（NLP）的滥用检测方法，包括数据集、计算方法、优缺点、挑战和解决方案，并提出伦理和可解释性指南。
PDF5 years ago
一份针对骚扰研究的质量型感知注释语料库和词典
本文发布了首个高质量的带有分类标签的推特语料库，其包含了五种类型的骚扰识别，同时提供了一份包含侮辱性单词的字典。通过爬取大量推特数据，并借助人工评分的方式，我们成功地构建了这个包含了 25,000 条推特数据的语料库。本文旨在将这个带有分类
PDF6 years ago
从另一个角度看：Kotaku in Action 上的争议性言论和骚扰之间的边界
通过对 Kotaku in Action 社区进行混合研究，我们给出了一个关于 GamerGate 的探讨，阐述了他们的目的和规则，指出了 KiA 网站政策明确禁止骚扰行为的立场，并提出了方案来解决言论自由和骚扰之间的争议，并讨论了如何在不
PDF7 years ago