نحن نبحث في جدوى تحديد المشاعر التي أثارها أحداث الأخبار المحبوبة.يستند سؤالنا البحثي إلى الفرضية التي يمكن أن تكون أساليب الكشف عن المشاعر الضمنية في الأخبار سائقا رئيسيا لتنوع المحتوى، وهي طريقة واحدة للتخفيف من الآثار الضارة لفقاعات المرشح التي قد
تنتج إليها التصفية التعاونية.تستند تجاربنا إلى 1735 مقال إخباري من الصحف الفلمنكية الرئيسية التي تم تفاحها يدويا، مع اتفاق مرتفع، للمعنات الضمنية.في حين أن الموارد المعجمية تثبت عدم كفاية تحليل المعنويات في هذا النوع من البيانات، فإن نتائجنا توضح أن نماذج التعلم الآلي المستندة إلى SVM و Bert قادرة على استنتاج المشاعر الضمنية تلقائيا من خلال أحداث الأخبار.
في هذه الورقة، نصف التجارب المصممة لتقييم تأثير الميزات المصنوعة من النسيج والعاطفة على الكشف عن الكلام الكراهية: مهمة تصنيف المحتوى النصي في فئات الكلام الكراهية أو غير الكراهية. تجري تجاربنا لمدة ثلاث لغات - اللغة الإنجليزية والسلوفين والهولندية -
سواء في النطاق داخل المجال والمجازات، وتهدف إلى التحقيق في خطاب الكراهية باستخدام ميزات النموذجتين الظواهر اللغوية: أسلوب كتابة محتوى الوسائط الاجتماعية البغيضة تعمل كمستخدم Word كدالة على يد واحدة، وتعبير العاطفة في الرسائل البغيضة من ناحية أخرى. نتائج التجارب التي تحتوي على ميزات نموذج مجموعات مختلفة من هذه الظواهر تدعم فرضيتنا أن الميزات الأسيزية والعاطفية هي مؤشرات قوية لخطاب الكراهية. تظل مساهمتها مستمرة فيما يتعلق باختلاف المجال واللغة. نظظ أن مزيج من الميزات التي تتفوقت الظواهر المستهدفة على الكلمات والشخصيات N-Gram الميزات بموجب ظروف عبر المجال، وتوفر دفعة كبيرة لنماذج التعلم العميق، والتي تحصل حاليا على أفضل النتائج، عند دمجها في مجموعة واحدة وبعد
