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SEC:新算法可以識別Twitter上的厭女癥

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Time:1900/1/1 0:00:00

澳大利亞昆士蘭科技大學的研究人員開發了一種算法,可以檢測Twitter上的不良信息。

該團隊通過首先挖掘100萬條推文來開發該系統。然后,他們通過在帖子中搜索三個辱罵關鍵字來完善數據集。

接下來,他們根據上下文和意圖將剩下的5,000條推文歸類為是否是女權主義者。然后將這些帶標簽的推文輸入到機器學習分類器,該分類器使用樣本創建自己的分類模型。

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該系統使用深度學習算法來隨著語言的發展調整其術語知識。在AI積累詞匯量的同時,研究人員監控了語言的上下文和意圖,以幫助算法區分濫用,嘲諷和“積極地使用攻擊性術語”。

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該研究的共同作者里奇·納亞教授說:“以短語“回到廚房”為例,由于沒有結構上的不平等,機器的字面解釋可能會錯過女性主義的含義。”

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“但是從對構成辱罵或厭惡女性語言的理解來看,它可以被識別為不良女性性推文。”

納亞克說,這使系統僅通過分析文本即可理解不同的上下文,而無需語氣的幫助。

當我們的算法將“回到廚房”識別為厭惡女性時,我們感到非常高興-它證明了上下文學習是有效的。

研究人員說,該模型能夠以75%的準確度識別出錯誤的推文。還可以對其進行調整,以發現種族主義,同性戀恐懼癥或虐待殘疾人。

該團隊現在希望社交媒體平臺將其研究發展為濫用檢測工具。

“目前,用戶有責任舉報他們收到的濫用行為,”Naya說。“我們希望我們的機器學習解決方案可以被社交媒體平臺采用,以自動識別和報告該內容,以在線保護女性和其他用戶群體。”

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