文献
J-GLOBAL ID:202002279217649765   整理番号:20A2282680

社会ネットワーク上のマルチモーダルサイバーブリング検出【JST・京大機械翻訳】

Multi-modal cyberbullying detection on social networks
著者 (5件):
資料名:
巻: 2020  号: IJCNN  ページ: 1-8  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
ソーシャルネットワークが人々の生活の不可欠な部分になっているので,サイバーブリングはソーシャルネットワーキングプラットフォーム上の若年者によって遭遇する最も一般的なリスクとなり,社会における重大な懸念を提起している。過去数十年にわたり,サイバーブールに関するほとんどの既存の研究は,テキスト分析に焦点を合わせている。しかし,サイバーブールは多目的,マルチチャネル,およびマルチフォームに発展する。伝統的テキスト解析法は,ソーシャルネットワークにおけるブリージングデータの多様性を満足できない。新しいタイプのサイバーブールを扱うため,ソーシャルネットワーク上のマルチモーダル情報(例えば,画像,ビデオ,コメント,時間)に取り入れたマルチモーダル検出フレームワークを提案した。特に,テキスト特徴を抽出するだけでなく,階層的注意ネットワークを用いてソーシャルネットワークにおけるセッション特徴を捉え,いくつかのメディア情報(例えばビデオ,画像)を符号化する。これらの特徴に基づいて,著者らはマルチモーダルサイバーブリング検出フレームワークをモデル化して,サイバーブライトの新しい形態を解明した。2つの実世界データセットに関する実験的解析は,著者らのフレームワークがいくつかの既存の最先端のモデルより優れていることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (1件):
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した文献タイトルの用語をもとにしたキーワードです

前のページに戻る