Автоматизація виявлення прихованого токсичного контенту в текстових повідомленнях
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Досліджено питання детекції прихованого токсичного контенту в текстових повідомленях. Розроблено дві моделі глибинного навчання на основі архітектури BERT, що здатні визначати
загальний рівень токсичності повідомлення та визначати замасковані лайливі слова у
повідомленнях.
The task of hidden toxic content detection in text messages has been discovered. Two in-depth learning models based on the BERT architecture have been developed, which are able to determine the overall level of toxicity of the message and identify masked swear words in messages..
The task of hidden toxic content detection in text messages has been discovered. Two in-depth learning models based on the BERT architecture have been developed, which are able to determine the overall level of toxicity of the message and identify masked swear words in messages..
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Маліцький В. В. Автоматизація виявлення прихованого токсичного контенту в текстових повідомленнях [Електронний ресурс] / В. В. Маліцький, С. Д. Штовба // Матеріали LI науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 31 травня 2022 р. – Електрон. текст. дані. – 2022. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2022/paper/view/15942.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (3)
- Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, and Kristina Toutanova. 2019. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding;
- Kaggle - Jigsaw Unintended Bias in Toxicity Classification [ Електронний ресурс ] : https://www.kaggle.com/competitions/jigsaw-unintended-bias-in-toxicityclassification/data/;
- PyTorch – From Research to Production [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://pytorch.org/