Hate Speech Detection — Automatisk klassifikation af skadelig tekst
Hate speech detection er en natural-language-processing-opgave, der automatisk identificerer hadefuld, stødende eller skadelig tekst på sociale medier og online platforme. Opgaven blev præciseret af Davidson og kolleger (2017), som viste, hvorfor adskillelse af ægte hadtale fra blot stødende sprog er et vanskeligt, særskilt klassifikationsproblem snarere end en enkelt toksicitetsscore.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 1). Automated Hate Speech Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/da/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-indlejringerTekstmining↔ compare
- Detektion af falske nyhederTekstmining↔ compare
- SentimentanalyseTekstmining↔ compare
- TekstklassificeringTekstmining↔ compare
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →