Sistema obnaruzheniq kiber-trollinga

Ненавистные высказывания и преследования широко распространены в онлайн-общении, что обусловлено свободой и анонимностью пользователей и отсутствием регулирования социальных сетей. В связи с этим кибертроллинг и травля являются серьезной проблемой общества. Чтобы преодолеть эту проблему, мы можем использовать возможности машинного обучения для обнаружения языка вражды, чтобы уловить общие свойства из общих наборов данных по темам и перенести эти знания на распознавание конкретных проявлений языка вражды с помощью НЛП, МЛ и анализа. Наша главная цель - применить эту сложную и эффективную модель на текстовых данных, чтобы получить оптимальные и точные результаты. Мы использовали различные методы машинного обучения и глубокого обучения, включая мультимодальные подходы. Мы используем набор данных, разделенный на такие темы, как женоненавистничество, сексизм, расизм, ксенофобия, гомофобия. Обучение модели на комбинации нескольких (тренировочных наборов из нескольких) темат&#