3、利用人工智能打击数字媒体中的网络欺凌

利用人工智能打击数字媒体中的网络欺凌

1. 深度学习算法在网络欺凌检测中的应用

深度学习神经网络（DNNs）在对象分类任务中能够达到接近人类的表现。它能在围棋、扑克或《星际争霸》等游戏中击败专业人类玩家，还能执行从X光检测癌症或翻译多种语言文本等任务。以下是用于网络欺凌检测的常用深度学习算法：
- 卷积神经网络（CNN） ：一种特殊的人工神经网络，因其使用卷积滤波器而得名，可从分析的图像中提取特定特征，常用于图像处理领域，有进行图像分割和识别图像中物体的潜力。
- 递归神经网络（RNN） ：一种能够使用先前输出作为输入形成循环的神经网络，主要用于自然语言处理任务，但大多只有短期记忆，无法处理长期依赖关系。
- 长短期记忆网络（LSTM） ：为克服梯度爆炸/消失问题而开发的RNN模型，能处理长期依赖关系，具有高适用性和广泛的应用，被谷歌、亚马逊等大公司使用，甚至出现在视频游戏领域。

2. 当前研究情况

最初，检测网络欺凌的研究主要集中在将机器学习技术应用于社交网络中的文本检测等任务。近年来，使用深度学习算法进行此任务的兴趣显著增加，旨在开发更有效的方案。目前，对卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的研究兴趣浓厚，许多研究旨在确定最有效的算法以及其与其他支持工具结合的性能。也有基于这两种神经网络开发对抗网络欺凌模型的研究，其他算法如基于RNN的模型也有一定探索。

以下是近期关于使用深度学习进行网络欺凌检测的研究情况：
| 算法 | 目标 | 结果 |
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