Process / pipeline
זיהוי דברי שטנה — סיווג אוטומטי של טקסט פוגעני
זיהוי דברי שטנה הוא משימת עיבוד שפה טבעית (NLP) המזהה באופן אוטומטי טקסט המכיל דברי שטנה, טקסט פוגעני או מזיק בפלטפורמות מדיה חברתית ומקוונות. המשימה הוגדרה באופן מדויק יותר על ידי דוידסון ועמיתיו (2017), שהראו מדוע הפרדה בין דברי שטנה אמיתיים לבין שפה פוגענית בלבד היא בעיית סיווג קשה ונפרדת, ולא מדד רעילות יחיד.
פתיחה ב-MethodMindבקרובApply, compare, get guidance
Tools & resources
Learn & explore
וידאובקרוב
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
מפת שיטות
סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 1). Automated Hate Speech Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/he/text-mining/hate-speech-detection
איזו שיטה?
הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.
- BERT Embeddingsכריית טקסט↔ השוואה
- זיהוי חדשות כזבכריית טקסט↔ השוואה
- ניתוח סנטימנטכריית טקסט↔ השוואה
- סיווג טקסטכריית טקסט↔ השוואה