online harassment | BriefGPT

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使用机器学习模型对社交媒体毒性评论进行分类
研究讨论了社交媒体平台上存在的有害评论问题，提出使用 Lstm-cnn 模型构建分类器，以高精度区分有毒和无毒评论，并帮助组织更好地检查评论区的有害性。
PDFa year ago
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。
PDF2 years ago
早期融合模型与图网络检测厌女言论的模因
本文针对近年来社交媒体上出现的对女性的在线骚扰现象，提出了一种基于图文混合的早期融合模型，用于预测和识别女性歧视性迷因。该模型利用预训练语言模型和图像模型，以有效地获取图像表示。经过实验验证，模型在 SemEval-2022 任务 5 中表
PDF2 years ago
KDD基于注意力机制的在线骚扰语言分类方法
该研究基于复杂的注意力机制与反向翻译技术，使用递归神经网络对 Twitter 上不同类型的网络骚扰进行了自动化识别，并与使用递归神经网络的其他方法进行了比较。
PDF5 years ago
欺骗 Google 旨在检测有害评论的透视 API
本文提出了一种基于对抗样例的攻击方法，针对 Google 和 Jigsaw 的机器学习项目 Perspective 中的有害语言检测系统，通过对高毒性短语的微小修改降低系统对其的有害等级，揭示了这类攻击方法的危害性和有害检测系统的可靠性问题
PDF7 years ago
AAAIKek、Cucks 和上帝皇帝特朗普: 4chan 政治不正确论坛的测量研究及其对 Web 的影响
本研究针对讨论区网站 4chan 上被称为 “政治不正确” 的版块 /pol/ 进行了分析，通过对超过 800 万个发布的帖子的分析，深入了解了 4chan 用户分布情况和内容特点，发现其中包含了大量针对种族和仇恨方面的情绪，为社交媒体中的
PDF8 years ago
Twitter 上的骚扰报告、审查和回应
该研究针对在线骚扰现象，分析了平台政策、Twitter 的责任及其指定举报机构的作用，重点研究了举报骚扰内容的人员、骚扰类型、Twitter 处理骚扰举报的过程和难点等。
PDF9 years ago