In this paper we aim to develop a s

In this paper we aim to develop a state-of-the-art method
for detecting abusive language in user comments, while also
addressing the above deficiencies in the field. Specifically,
this paper has the following contributions:
• We develop a supervised classification methodology
with NLP features to outperform a deep learning approach.
We use and adapt several of the features used
in prior art in an effort to see how they perform on the
same data set. We also extend this feature set with features
derived from distributional semantics techniques.
• We make public a new data set of several thousand user
comments collected from different domains. This set
includes three judgments per comment and for comments
which are labeled as abusive, a more fine-grained
classification on how each is abusive.
• Prior work has evaluated on a fixed, static data set.
However, given the issues with language changing over
time and also with users trying to cleverly evade keywordbased
approaches, we perform several analyses of how
models trained on different types and sizes of data perform
over the span of one year, across two different
domains. To our knowledge, this is the first longitudinal
study of a computational approach to abusive
language detection.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในเอกสารนี้ เรามุ่งมั่นที่จะพัฒนาวิธีการของศิลปะสำหรับการตรวจจับภาษาที่ไม่เหมาะสมในความคิดเห็นผู้ใช้ ในขณะที่ยังจัดการกับข้อบกพร่องข้างต้นในฟิลด์ โดยเฉพาะกระดาษนี้มีผลงานดังต่อไปนี้:•เราพัฒนาวิธีการจัดประเภทภายใต้การดูแลด้วยคุณสมบัติ NLP ประสิทธิภาพเหนือชั้นลึกวิธีการเรียนรู้เราใช้ และปรับเปลี่ยนหลายของคุณลักษณะในศิลปะเพื่อดูพวกเขาทำงานในการชุดข้อมูลเดียวกัน นอกจากนี้เรายังขยายชุดมีคุณลักษณะนี้ได้มาจากเทคนิคที่มีความหมายมาก•เราทำสาธารณะผู้พันหลายชุดข้อมูลใหม่ความคิดเห็นที่รวบรวมจากโดเมนต่าง ๆ ชุดนี้รวมถึงการใช้ดุลยพินิจที่สาม ต่อความคิดเห็น และความคิดเห็นซึ่งมีป้ายระบุว่าเป็นที่เหมาะสม กำหนดเพิ่มเติมการจำแนกว่าแต่ละที่ไม่เหมาะสม•ทำงานได้ประเมินชุดข้อมูลคง คงอย่างไรก็ตาม กำหนดปัญหา ด้วยภาษาการเปลี่ยนผ่านเวลา และยัง มีผู้ใช้พยายามฉลาดหนี keywordbasedวิธี ที่เราดำเนินการวิเคราะห์หลายวิธีรูปแบบการฝึกอบรมแตกต่างกัน และขนาดของข้อมูลทำช่วงระยะเวลาหนึ่งปี ทั้งสองแตกต่างกันโดเมน ความรู้ของเรา เป็นครั้งแรกตามแนวยาวศึกษาวิธีการคำนวณที่ไม่เหมาะสมการตรวจหาภาษา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้เรามุ่งมั่นที่จะพัฒนาวิธีรัฐของศิลปะ
ในการตรวจหาภาษาที่ไม่เหมาะสมในความคิดเห็นของผู้ใช้ในขณะที่ยังมี
อยู่ข้อบกพร่องดังกล่าวข้างต้นในสนาม โดยเฉพาะ
กระดาษนี้มีผลงานต่อไปนี้:
•เราพัฒนาวิธีการจัดหมวดหมู่ภายใต้การดูแล
กับ NLP มีจะดีกว่าวิธีการเรียนรู้ลึก
เราใช้และปรับหลายคุณสมบัติที่ใช้
ในศิลปะก่อนในความพยายามที่จะดูว่าพวกเขาดำเนินการใน
ข้อมูลชุดเดียวกัน นอกจากนี้เรายังขยายชุดคุณลักษณะนี้พร้อมกับคุณสมบัติ
ที่ได้มาจากเทคนิคการกระจายความหมาย
•เราทำให้ประชาชนชุดข้อมูลใหม่ของผู้ใช้หลายพัน
ความคิดเห็นที่เก็บรวบรวมจากโดเมนที่แตกต่างกัน ชุดนี้
รวมถึงสามคำตัดสินต่อแสดงความคิดเห็นและความคิดเห็น
ที่มีการระบุว่าเป็นอันตรายปรับรายละเอียดเพิ่มเติม
การจัดหมวดหมู่ในแต่ละวิธีไม่เหมาะสม
•การทำงานก่อนที่จะมีการประเมินในการแก้ไขชุดข้อมูลแบบคงที่
แต่ให้ปัญหาที่มีการเปลี่ยนภาษาในช่วง
เวลาและยังมีผู้ใช้พยายามที่จะหลบเลี่ยงอย่างชาญฉลาด keywordbased
วิธีการที่เราดำเนินการวิเคราะห์หลายของวิธีการ
รูปแบบการฝึกอบรมเกี่ยวกับชนิดและขนาดของข้อมูลดำเนินการ
ในช่วงหนึ่งปีที่ผ่านมาทั่วทั้งสองแตกต่างกัน
โดเมน ความรู้ของเรานี้เป็นครั้งแรกที่ยาว
ศึกษาวิธีการคำนวณที่ไม่เหมาะสมที่จะ
ตรวจหาภาษา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกระดาษนี้เรามุ่งที่จะพัฒนาวิธีการทันสมัยการใช้ภาษาในความคิดเห็นของผู้ใช้ ในขณะที่ยังแก้ไขข้อบกพร่องดังกล่าวในเขต โดยเฉพาะกระดาษนี้มีการเขียน ดังนี้- เราพัฒนาวิธีการดูแล การจำแนกด้วยคุณสมบัติของ NLP เพื่อลงลึกการเรียนรู้วิธีการเราใช้ และปรับหลายคุณลักษณะที่ใช้ในศิลปะก่อนในความพยายามเพื่อดูวิธีการที่พวกเขาดำเนินการในชุดข้อมูลเดียวกัน นอกจากนี้เรายังเพิ่มชุดคุณลักษณะที่มีคุณสมบัตินี้ได้มาจากการสุ่มตามความหมายเทคนิคเราให้บริการสาธารณะใหม่ชุดข้อมูลของผู้ใช้หลายพันความคิดเห็นที่รวบรวมจากโดเมนที่แตกต่างกัน ชุดนี้รวมถึงสามตัดสินต่อความคิดเห็นและให้ความคิดเห็นซึ่งถูกระบุว่าเป็นไม่เหมาะสม , อย่างละเอียดมากขึ้นในแต่ละหมวดหมู่ว่าไม่เหมาะสม- ก่อนงานมีการประเมินผลในการแก้ไขชุดข้อมูลแบบคงที่อย่างไรก็ตาม ประเด็นการเปลี่ยนผ่านให้กับภาษาเวลา และยังพยายามที่จะหลบเลี่ยง keywordbased กับผู้ใช้ที่ชาญฉลาดวิธีที่เราดำเนินการวิเคราะห์หลายวิธีรูปแบบการฝึกอบรมในประเภทที่แตกต่างกันและขนาดของข้อมูลที่แสดงในช่วงเวลาหนึ่งปี ทั้งสองต่างโดเมน เพื่อความรู้ของเรานี้เป็นครั้งแรกตามยาวการศึกษาวิธีการคำนวณเพื่อที่การตรวจหาภาษา