30、基于多层混合机器学习模型的改进仇恨言论检测系统

基于多层混合机器学习模型的改进仇恨言论检测系统

1. 引言

在当今数字化时代，社交网络成为人们连接彼此的便捷方式。然而，随着社交网络的全球化，一些不正当和不道德的使用方式也随之出现，其中最常见且危险的就是仇恨言论。仇恨言论包括辱骂性语言、恶意、威胁、种族主义、网络欺凌、攻击性、侮辱、挑衅、人身攻击或性别歧视等，这些都是社交媒体平台面临的主要威胁。

一项网络研究发现，印度十分之八的人在生活中都曾遭遇过网络攻击，其中41%的女性在社交网站上经历过性骚扰。社交媒体上的推文和帖子都是以文本数据的形式存在，属于非结构化数据。大多数社交媒体平台提供应用程序编程接口（API），方便程序员或研究人员收集公共数据，如Twitter API、Facebook Graph API、YouTube API和Reddit API等。此外，网络爬虫也是一种从社交媒体平台收集有价值数据的方法，它可以从网站上提取大量数据并保存到本地数据库。

为了从非结构化文本数据中提取重要词汇，我们需要运用自然语言处理（NLP）和机器学习技术。因为机器学习算法无法直接理解文本或字符，所以将其转换为机器可理解的格式（如数字或二进制）对文本数据进行分析至关重要。让机器理解和解释文本数据的能力被称为自然语言处理。

本文实现了一个混合机器学习模型，它可以使用机器学习库和自然语言处理技术将文本分为“仇恨言论”和“正常言论”两类。该混合机器学习算法结合了六种不同的机器学习算法，还采用了词袋法、TF-IDF技术和二元语法方法。在仇恨言论数据集上进行了大量测试，结果表明多层混合机器学习模型的准确率远高于标准机器学习模型。

2. 相关工作

随着社交媒体网站使用量的增加，自然语言处理