Using Attention-based Bidirectional LSTM to Identify Different Categories of Offensive Language Directed Toward Female Celebrities
Notice bibliographique
Résumé
Social media posts reflect the emotions, intentions and mental state of the users. Twitter users who harass famous female figures may do so with different intentions and intensities. Recent studies have published datasets focusing on different types of online harassment, vulgar language, and emotional intensities. We trained, validate and test our proposed model, attention-based bidirectional neural network, on the three datasets:”online harassment”, “vulgar language” and “valance” and achieved state of the art performance in two of the datasets. We report F1 score for each dataset separately along with the final precision, recall and macro-averaged F1 score. In addition, we identify ten female figures from different professions and racial backgrounds who have experienced harassment on Twitter. We tested the trained models on ten collected corpuses each related to one famous female figure to predict the type of harassing language, the type of vulgar language and the degree of intensity of language occurring on their social platforms. Interestingly, the achieved results show different patterns of linguistic use targeting different racial background and occupations. The contribution of this study is two-fold. From the technical perspective, our proposed methodology is shown to be effective with a good margin in comparison to the previous state-of-the-art results on one of the two available datasets. From the social perspective, we introduce a methodology which can unlock facts about the nature of offensive language targeting women on online social platforms. The collected dataset will be shared publicly for further investigation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».