11、利用机器学习和多模态数据检测网络欺凌

利用机器学习和多模态数据检测网络欺凌

1. 机器学习在多模态数据中的网络欺凌检测

1.1 数据预处理

在处理网络欺凌相关数据时，数据预处理是关键的第一步。以下是具体的操作步骤：
1. 去除特殊字符和多余空格 ：移除包含大量连续空格和特殊字符（如 $）的单词。
2. 检查重复推文 ：清理数据后，检查是否存在重复推文，特别是由于转发和重发导致的少于五行的推文，并将其去除。
3. 词形还原 ：通过词汇和词法分析，去除单词的所有屈折词尾，将其还原为基本或字典形式，即词元。
4. 去除多个连续空格 ：确保数据的整洁性。

在进行数据清理之前，数据有 231,802 行和 3 列；清理并消除所有不必要的信息后，现在有大约 219,979 行和 3 列的数据。清理和合并后的数据显示为 231,802 行和两列。

1.2 特征提取

预处理完成后，需要从文本中提取特征。这涉及将文本转换为可作为机器学习算法输入的数字向量。可以使用诸如词袋模型或词嵌入等技术来提取特征。

1.3 模型构建

特征提取完成后，训练机器学习模型以检测文本的情感，并识别网络欺凌、性别歧视、种族主义等。使用了多种机器学习算法，如朴素贝叶斯和 LSTM 分类器进行分析。训练模型后，使用诸如准确率、精确率、召回率和 F1 分数等指标，并借助 Python 中的 Scikit-Learn 库来评估模型性能。

1.3.1 朴素贝叶斯模型