Enhancing Cyberbullying Detection on Indonesian Twitter: Leveraging FastText for Feature Expansion and Hybrid Approach Applying CNN and BiLSTM
Notice bibliographique
Résumé
Cyberbullying, characterized by the transmission of threatening, intimidating, and derogatory messages via digital platforms such as Twitter, is a pervasive issue.Given the volume of approximately 867 million daily tweets, the potential scale of cyberbullying incidents is immense, underscoring the necessity for automated detection systems for such messages.However, the context-sensitive nature of tweets can pose challenges to understanding message content, particularly in languages like Indonesian with potential for significant vocabulary discrepancies.This study aims to enhance cyberbullying detection by employing feature expansion using FastText, thereby addressing vocabulary-related comprehension issues in Indonesian-language tweets.Furthermore, text classification is performed using a Hybrid Deep Learning approach, integrating Convolutional Neural Networks (CNN) and Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM).This hybrid model leverages the strengths of both techniques, capturing local patterns and long-range dependencies within the data.The objective of this research is to evaluate the performance yielded by the application of FastText-enhanced feature expansion and Hybrid Deep Learning to an Indonesian Twitter dataset.This focus is motivated by the high accuracy of Hybrid Deep Learning for Twitter datasets in other languages, and the limited application of such methods to Indonesian-language datasets, which predominantly use supervised learning or deep learning.Analysis of 29,085 datasets demonstrated that the combined implementation of Hybrid Deep Learning and FastText-enhanced feature expansion achieved the highest accuracy, with CNN-BiLSTM and BiLSTM-CNN scoring 80.55% and 80.35% respectively.These findings validate the significant accuracy boost provided by FastText when integrated with Hybrid Deep Learning.It is anticipated that the outcomes of this study will facilitate the accurate identification and removal of cyberbullying tweets, thereby contributing to a safer digital communication environment on Twitter.
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 ».