Otkrivanje govora mržnje — Automatska klasifikacija štetnih tekstova
Otkrivanje govora mržnje je zadatak obrade prirodnog jezika koji automatski identificira mrziteljski, uvredljiv ili štetan tekst na društvenim mrežama i online platformama. Zadatak su izoštrili Davidson i suradnici (2017.), koji su pokazali zašto je odvajanje istinskog govora mržnje od pukog uvredljivog jezika težak, zaseban klasifikacijski problem, a ne samo jedna ocjena toksičnosti.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Automated Hate Speech Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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 EmbeddingsRudarenje teksta↔ compare
- Detekcija lažnih vijestiRudarenje teksta↔ compare
- Analiza sentimentaRudarenje teksta↔ compare
- Klasifikacija tekstaRudarenje teksta↔ compare
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →