التمويلية لنماذج الموضوع في الكشف عن لغة الصليب والنباتية

يتطلب محتوى الوسائط الاجتماعية المتغيرة بسرعة لنماذج الكشف عن إساءة الاستخدام قوية وممتع.ومع ذلك، فإن النماذج الخاضعة للإشراف على أحدث حدوث عرض الأداء المتدهورة عند تقييمها بشأن التعليقات المسيئة التي تختلف عن Training Corpus.نحقق في ما إذا كان أداء النماذج الخاضعة للإشراف للكشف عن إساءة استخدام سوريا يمكن تحسينه من خلال دمج معلومات إضافية من نماذج الموضوع، حيث يمكن أن يستنتج الأخير مخاليط الموضوعات الكامنة من العينات غير المرئية.على وجه الخصوص، نجمع بين المعلومات الموضعية مع التمثيلات من نموذج تم ضبطه لتصنيف التعليقات المسيئة.يكشف تحليل الأداء الخاص بنا أن نماذج الموضوعات قادرة على التقاط الموضوعات المتعلقة بالإساءة التي يمكنها نقلها عبر كوربورا، وتؤدي إلى تحسين التبرعات.

Rapidly changing social media content calls for robust and generalisable abuse detection models. However, the state-of-the-art supervised models display degraded performance when they are evaluated on abusive comments that differ from the training corpus. We investigate if the performance of supervised models for cross-corpora abuse detection can be improved by incorporating additional information from topic models, as the latter can infer the latent topic mixtures from unseen samples. In particular, we combine topical information with representations from a model tuned for classifying abusive comments. Our performance analysis reveals that topic models are able to capture abuse-related topics that can transfer across corpora, and result in improved generalisability.