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J-GLOBAL ID：202002275700913245   整理番号：20A0945951

OffensEvalデータセットを用いたツイートの攻撃性の有無およびターゲット推定

著者 (2件)： 花畑圭佑 (豊橋技科大) ,  青野雅樹 (豊橋技科大)
資料名： 言語処理学会年次大会発表論文集(Web)
巻： 26th  ページ： ROMBUNNO.P4-6 (WEB ONLY)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U0384A  ISSN： 2188-4420  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・SNSサービスにおける攻撃的書き込みのフィルタリング手法。
・具体的には,攻撃性の有無や攻撃対象の双方を対象とした分類タスクを実現し,投稿文書の攻撃性に関する高精度な推定を実現。
・同手法では,特徴量抽出にはBERT,分類モデルには多層パーセプトロンと双方向LSTMを利用。

シソーラス用語： サービス ,  Web【情報システム】 ,  行為 ,  *フィルタリング ,  攻撃行動 ,  多層パーセプトロン ,  特徴抽出 ,  分類 ,  ニューラルネットワーク ,  *機械学習 ,  *自然言語処理 ,  言語学 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： BERT【自然言語処理】 ,  LSTMネットワーク ,  SNS ,  ツイッター ,  攻撃【情報】 ,  攻撃性 ,  特徴量抽出

分類 (3件)： 情報加工一般  (AC05010A) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： データセット ,  攻撃性 ,  ターゲット ,  推定