Abusive Language Detection in Online Conversations by Combining Content- and Graph-based Features - Archive ouverte HAL
Poster De Conférence Année : 2022

Abusive Language Detection in Online Conversations by Combining Content- and Graph-based Features

Noé Cecillon
Laboratoire Informatique d'Avignon
CV
Vincent Labatut
Laboratoire Informatique d'Avignon
CV
Richard Dufour
Traitement Automatique du Langage Naturel
CV

Résumé

Our objective is to detect abusive messages in online conversations through content- and graph-based methods. Our approach consists in: 1) Exhibiting the importance of structural information in the context of online abuse detection; 2) Combining textual and structural information by proposing fusion methods of both types of information.

Domaines

Informatique [cs] Traitement du texte et du document Réseaux sociaux et d'information [cs.SI]
Fichier principal
Vignette du fichier
Poster_Cécillon.pdf (1.9 Mo) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Noé Cécillon  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-03857928

Soumis le : jeudi 17 novembre 2022-15:10:36

Dernière modification le : mardi 27 août 2024-12:54:42

Archivage à long terme le : lundi 20 février 2023-11:34:48

Télécharger pour visualiser

Dates et versions

hal-03857928 , version 1 (17-11-2022)

Licence

Paternité

Identifiants

  • HAL Id : hal-03857928 , version 1

Citer

Noé Cecillon, Vincent Labatut, Richard Dufour. Abusive Language Detection in Online Conversations by Combining Content- and Graph-based Features. Meetup LIAvignon, Nov 2022, Avignon, France. 2022. ⟨hal-03857928⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

UNIV-AVIGNON CNRS INRIA EC-NANTES UNAM LS2N LS2N-TALN LIA NANTES-UNIVERSITE
64 Consultations
33 Téléchargements

Partager

More