Hate Speech Detection — Automatisert klassifisering av skadelig tekst
Deteksjon av hatefulle ytringer er en oppgave innen naturlig språkbehandling som automatisk identifiserer hatefull, støtende eller skadelig tekst på sosiale medier og nettbaserte plattformer. Oppgaven ble presisert av Davidson og kolleger (2017), som viste hvorfor det å skille ekte hatefulle ytringer fra bare støtende språk er et vanskelig, distinkt klassifiseringsproblem snarere enn en enkelt toksisitetsscore.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 1). Automated Hate Speech Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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 EmbeddingsTekstutvinning↔ compare
- Avdekking av falske nyheterTekstutvinning↔ compare
- SentimentanalyseTekstutvinning↔ compare
- TekstklassifiseringTekstutvinning↔ compare
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →