A Review on Women Safety in India using Machine Learning on Different Social Media Platform
Notice bibliographique
Résumé
Present days women's and girls are facing issues of abuse harassment, not only in society and also in social media in various forms all over the India. The safety measures and protections towards the women are very less in social media compare to real life situations. This review paper basically focuses on the review on women safety in different social media platforms across the Indian cities. The website and apps such as twitter, Facebook, Instagram and more. This paper basically focuses on women's safety in social media and to protect them in every place. Tweets on twitter, posts on face book, Instagram which contains the videos and images, any written text and quote which are abusive the women's or treat to them and less protection to women's in different areas of India can be used to understand by the youth of India and to take the strict action on them who misuse the women's safety who harass them in social medias via tweets, posts, text should take the strict action on them. tweets on twitter and the posts on Facebook and Instagram where the women share there views which spread all over the world as a stand for women or girls to explain their views, and opinions where they felt bad while when planned to go out for work and moving in a public places and transport and we can understand what actually they are feeling when they are in unknown place or harassed by unknown people and weather they are feeling safe or not.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».