Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorШтовба, С. Д.uk
dc.contributor.authorШтовба, О. В.uk
dc.contributor.authorЯхимович, О. В.uk
dc.contributor.authorПетричко, М. В.uk
dc.contributor.authorShtovba, S.en
dc.contributor.authorShtovba, O.en
dc.contributor.authorYahymovych, O.en
dc.contributor.authorPetrychko, M.en
dc.date.accessioned2020-09-15T09:51:56Z
dc.date.available2020-09-15T09:51:56Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationВплив синтаксичних зв’язків у реченнях на якість ідентифікації токсичних коментарів в соціальній мережі [Електронний ресурс] / С. Д. Штовба, О. В. Штовба, О. В. Яхимович, М. В. Петричко // Наукові праці ВНТУ. – 2019. – № 4. – Режим доступу: https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/578/548.uk
dc.identifier.issn2307-5376
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/30485
dc.description.abstractСоціальні мережі все частіше стають середовищем для погроз, образ та інших складових кібербулінгу. В онлайнових соціальних мережах задіяна величезна кількість людей, тому виникає потреба в автоматизації діяльності із захисту користувачів від антисоціального впливу. Одним із важливих напрямків такої діяльності є виявлення токсичних коментарів, що містять погрози, образи, зневагу до оточуючих тощо. Зазвичай ідентифікацію токсичних коментарів здійснюють за статистикою мішка слів та мішка символів. В статті досліджується вплив синтаксичних зв’язків у реченнях на якість ідентифікації токсичних коментарів в соціальній мережі. Під синтаксичними зв’язками розуміються зв'язки із власними назвами, з особовими займенниками, з присвійними займенниками тощо. Всього перевірено двадцять синтаксичних ознак речень. Встановлено, що додаткове врахування трьох специфічних ознак суттєво покращує якість ідентифікації токсичних коментарів. Цими трьома специфічними ознаками є такі: кількість зв'язків з власними назвами в однині, кількість зв'язків, в яких фігурують погані слова та кількість зв'язків між особовими займенниками та поганими словами. Експерименти проведено на основі даних із kaggle-змагання “Toxic Comment Classification Challenge”. Оригінальну kaggle-задачу категоризації токсичних коментарів було модифіковану у задачу класифікації з двома альтернативами: нейтральний коментар та токсичний коментар. Для наших експериментів оригінальну вибірку із 159751 коментарів скорочено до 106590 коментарів через проблеми з автоматичним виділенням синтаксичних ознак тексту. В модифікованій вибірці частка токсичних коментарів становить 12.8%. Для врахування незбалансованості вибірки даних метрикою якості обрано середнє значення частот помилок класифікації кожного типу. Класифікацію здійснено за допомогою дерева рішень. Дерева рішень синтезувалися за двох правил розщеплення: на основі індекса Джині та ентропійного критерію.uk
dc.description.abstractSocial networks often become a medium for threats, insults and other components of cyberbullying. A huge number of people are involved in online social networks, therefore, there is a need for automation of the activities to protect users from anti-social behavior. One of the important tasks of such activity is the identification of the toxic comments that contain threats, insults, obscene etc. The bag of words statistics and bag of symbols statistics are typical features for the toxic comments identification. The effect of syntactic dependencies in sentences on the quality of identification of the social network toxic comments is studied in the article. Syntactic dependences are relationships with proper nouns, personal pronouns, possessive pronouns, etc. 20 syntactic features of sentences have been verified in the total. The article shows that 3 additional specific features significantly improve the quality of toxic comments identification. These three features are: the number of dependences with proper nouns in the singular, the number of dependences that contain bad words, and the number of dependences between personal pronouns and bad words. The experiments are based on data from kaggle- competition "Toxic Comment Classification Challenge". The original kaggle-task of categorizing the toxic comments was modified to the classification one with two alternatives: a neutral comment and a toxic comment. For our experiments, the original dataset with 159751 comments was reduced to 106590 comments due to problems with human-free extraction of the syntactic features. The toxic comment rate is 12.8% in the modified dataset. We use mean of the error rates for each types of misclassification as the metric of quality due to unbalanced dataset. A decision tree is used as a classifier. The decision trees were synthesized for two splitting rules: Gini index and entropy criterion.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofНаукові праці ВНТУ. – 2019. – № 4.uk
dc.relation.urihttps://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/578/548
dc.subjectаналіз текстуuk
dc.subjectобробка природньої мовиuk
dc.subjectсинтаксичні зв’язкиuk
dc.subjectтоксичні коментаріuk
dc.subjectсоціальна мережаuk
dc.subjectідентифікаціяuk
dc.subjectавтоматичне навчанняuk
dc.subjectвідбір ознакuk
dc.subjecttext miningen
dc.subjectnatural language processingen
dc.subjectsyntactic dependenciesen
dc.subjecttoxic commentsen
dc.subjectsocial networken
dc.subjectidentificationen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectfeatures selectionen
dc.titleВплив синтаксичних зв’язків у реченнях на якість ідентифікації токсичних коментарів в соціальній мережіuk
dc.title.alternativeImpact of the syntactic dependencies in the sentences on the quality of the identification of the toxic comments in the social networksen
dc.typeArticle
dc.identifier.udc004.855
dc.relation.referencesFine-Grained Classification of Offensive Language / J. Risch, E. Krebs, A. Löser [et all] // Proc. of GermEval 2018, 14th Conference on Natural Language Processing. Vienna, Austria, 2018. – P. 38 – 44.en
dc.relation.referencesAnatomy of online hate: developing a taxonomy and machine learning models for identifying and classifying hate in online news media/ J. Salminen, H. Almerekhi, M. Milenković [et all] // Twelfth International AAAI Conference on Web and Social Media. – 2018. – P. 330 – 339.en
dc.relation.referencesSrivastava S. Identifying Aggression and Toxicity in Comments using Capsule Network / S. Srivastava, P. Khurana, V. Tewari // Proc. of the First Workshop on Trolling, Aggression and Cyberbullying (TRAC-2018). – 2018. – P. 98 – 105.en
dc.relation.referencesSood S. O. Using Crowdsourcing to Improve Profanity Detection / S. O. Sood, J. Antin, E. F. Churchill // Association for the Advancement of Artificial Intelligence. Spring Symposium: Wisdom of the Crowd. – 2012. – P. 69 – 74.en
dc.relation.referencesMohammad F. Is preprocessing of text really worth your time for toxic comment classification? / F. Mohammad // Proc. of Inter. Conference on Artificial Intelligence. CSREA Press. – 2018. – P. 447 – 453.en
dc.relation.referencesBisikalo O. Development of the method for filtering verbal noise while search keywords for the English text / O. Bisikalo , A. Yahimovich , Y. Yahimovich // Technology Audit and Production Reserves. – 2018. – № 6. – P. 33 – 41.en
dc.relation.referencesToxic Comment Classification Challenge. Available [Електронний ресурс] / Режим доступу : https://www.kaggle.com/c/jigsaw-toxic-comment-classification-challenge.en
dc.relation.referencesStop Illegal Comments: A Multi-Task Deep Learning Approach [Електронний ресурс] / A. Elnaggar, B. Waltl, I. Glasera [et all] // Software Engineering for Business Information Systems, Technische Universitat¨ Munchen, Germany. – 2018. – Режим доступу : https://arxiv.org/pdf/1810.06665.pdf.en
dc.relation.referencesKumar S. Antisocial Behavior on the Web: Characterization and Detection / S. Kumar, J. Cheng, J. Leskovec // Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web Companion. – International World Wide Web Conferences Steering Committee. – 2017. – P. 947 – 950.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/2307-5376-2019-4-35-42


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію