Enhancing Cyberbullying Detection on Indonesian Twitter: Leveraging FastText for Feature Expansion and Hybrid Approach Applying CNN and BiLSTM
Pourquoi ce travail est dans la base
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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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle