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J-GLOBAL ID：202002272233114684   整理番号：20A0805140

変圧器によるTwitterに関するオンラインハーassを検出するための学習【JST・京大機械翻訳】

Learning to Detect Online Harassment on Twitter with the Transformer

著者 (2件)： Bugueno Margarita (Instituto Milenio Fundamentos de Los Datos, Departamento de Informatica, Universidad Tecnica Federico Santa Maria, Santiago, Chile) ,  Mendoza Marcelo (Instituto Milenio Fundamentos de Los Datos, Departamento de Informatica, Universidad Tecnica Federico Santa Maria, Santiago, Chile)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1168  ページ： 298-306  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,SIMAHチャレンジ(社会メディアとハードウェア)への提出について述べた。提案された競争は,Twitterポストにおけるハラass検出の挑戦と,ハラassカテゴリの同定を扱う。収穫を含む含有量を自動的に検出することは,それを取り除くための基礎であることができた。従って,タスクは,異なるタイプのハラassを区別するための不可欠なステップであると考えられている。このことは,そのようなメカニズムを細粒化した方法で制御する手段を提供している。本研究において,著者らは,最後のものが間接的なハラass,性的なハラass,または物理的なハラassとして分類されるように,一組のTwitterポストを,非ハラassまたはハラassに分類した。著者らは,異なるベースラインの出力を結合するために,ハラass分類のために自己注意モデルを使用する方法を調査した。与えられたポストに対して,著者らは,ベースラインとポストの間の関係を利用して,各ベースライン出力を符号化するために,変圧器アーキテクチャを使用した。次に,変圧器は,これらの方法の出力をポストのBERT表現と結合する方法を学習し,SIMAH試験セット上で0.481のマクロ平均Fスコアに到達した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *変圧器 ,  ハードウェア ,  基準線 ,  計算機アーキテクチャ ,  粉化
準シソーラス用語： ソーシャルメディア ,  *ツイッター , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Harassment検出 ,  自己注意モデル ,  ソーシャルメディア

分類 (3件)： 果実とその加工品  (FJ11030Z) ,  植物の生化学  (EH01050J) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 変圧器 ,  Twitter ,  学習