English offensive text detection using CNN based Bi-GRU model

要約

ここ数年、ソーシャルメディアのユーザー数は大幅に増加しました。
人々はソーシャル プラットフォームを通じて自分の考えを頻繁に共有するため、ヘイト コンテンツの増加につながります。
この仮想コミュニティでは、個人が自分の意見を共有し、自分の感情を表現し、写真、ビデオ、ブログなどを投稿します。
Facebook や Twitter などのソーシャル ネットワーキング サイトは、ワンクリックで膨大な量のコンテンツを共有するプラットフォームを提供します。
ただし、これらのプラットフォームでは、ソーシャル メディアに不適切な暴言や露骨な画像が含まれる可能性がある、アップロードされたコンテンツに制限を課していません。
この問題を解決するには、不適切なコンテンツを分割するための新しいアイデアを実装する必要があります。
このプロセスを自動化するために多くの研究が行われてきました。
この論文では、テキストが攻撃的かどうかを分類するための新しい Bi-GRU-CNN モデルを提案します。
Bi-GRU モデルと CNN モデルの組み合わせは、既存のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。

要約(オリジナル)

Over the years, the number of users of social media has increased drastically. People frequently share their thoughts through social platforms, and this leads to an increase in hate content. In this virtual community, individuals share their views, express their feelings, and post photos, videos, blogs, and more. Social networking sites like Facebook and Twitter provide platforms to share vast amounts of content with a single click. However, these platforms do not impose restrictions on the uploaded content, which may include abusive language and explicit images unsuitable for social media. To resolve this issue, a new idea must be implemented to divide the inappropriate content. Numerous studies have been done to automate the process. In this paper, we propose a new Bi-GRU-CNN model to classify whether the text is offensive or not. The combination of the Bi-GRU and CNN models outperforms the existing model.

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