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J-GLOBAL ID：202202283494647092   整理番号：22A0964338

オンラインHate音声検出のためのバイオインスパイアード特徴工学技術の調査【JST・京大機械翻訳】

Exploring Bioinspired Feature Engineering Technique for Online Hate Speech Detection

著者 (2件)： Anjum (Computer Science and Engineering Delhi Technological University,New Delhi,India) ,  Katarya Rahul (Computer Science and Engineering Delhi Technological University,New Delhi,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICONAT  ページ： 1-6  発行年： 2022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： 社会メディアと他のオンラインプラットフォームへのヘート音声と毒性の拡大は,過去10年で厳しく増加している。また,現在のシナリオでは,世界全体がCOVID-19オンラインヘート音声のアウトロードに苦しんでいるとき,以前より広がる。このようなヘートの広がりは,多くの人々の精神的および身体的健康を危うくし,オンラインソーシャルメディアへのその広がりを止める必要がある。本論文は,PSOとGAのようなバイオインスパイアードアルゴリズムを調査して,ソーシャルメディアと他のオンラインプラットフォームに関するオンラインヘート音声を検出することを目指した。ヘート音声データセットから有用で意味のある特徴を選択するためのハイブリッド特徴選択アプローチを検討し,ヘートとヘートポストを効率的に分類する。著者らの実験は,粒子スウォーム最適化と遺伝的アルゴリズムのランダム挙動と,実験に個々に適用したときの精度の減少を示す。提案したハイブリッド手法は,ベースライン機械学習モデルを適用した場合,TF-IDFとして比較結果を与えた。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  特徴選択 ,  基準線 ,  *機械学習 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： *オンライン ,  ソーシャルメディア ,  音声検出 ,  粒子スウォーム ,  バイオインスパイアードアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： オンライン ,  音声検出 ,  工学技術 ,  調査