Detecció de discurs d'odi — Classificació automatitzada de text nociu
La detecció de discurs d'odi és una tasca de processament del llenguatge natural que identifica automàticament text odiós, ofensiu o nociu a les xarxes socials i plataformes en línia. La tasca va ser definida per Davidson i col·laboradors (2017), que van demostrar per què separar el discurs d'odi genuí del llenguatge merament ofensiu és un problema de classificació difícil i distintiu, en lloc d'una simple puntuació de toxicitat.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- Davidson, T., Warmsley, D., Macy, M. & Weber, I. (2017). Automated Hate Speech Detection and the Problem of Offensive Language. ICWSM, 11(1), 512-515. DOI: 10.1609/icwsm.v11i1.14955 ↗
- Fortuna, P. & Nunes, S. (2018). A Survey on Automatic Detection of Hate Speech in Text. ACM Computing Surveys, 51(4), 1-30. DOI: 10.1145/3232676 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 1). Automated Hate Speech Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/text-mining/hate-speech-detection
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- BERT EmbeddingsMineria de text↔ compare
- Detecció de notícies falsesMineria de text↔ compare
- Anàlisi de sentimentsMineria de text↔ compare
- Classificació de textMineria de text↔ compare
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →