77、社交媒体言语骚扰与孟加拉语仇恨言论检测研究

社交媒体言语骚扰与孟加拉语仇恨言论检测研究

1. 机器学习算法在文本分析中的应用

在文本分析和机器学习领域，有多种算法被广泛应用，这些算法在处理不同类型的文本数据时各有优势。
- 朴素贝叶斯算法 ：这是一种直接且高效的分类方法，有助于快速开发能够做出准确预测的机器学习模型。它基于贝叶斯定理，通过计算不同类别的概率来进行分类。
- 支持向量机（SVM） ：是监督学习中最常用的方法之一，用于解决分类和回归问题。在机器学习中，它主要用于解决分类问题。SVM算法的目标是构建一个最优的决策边界或线，将n维空间划分为不同的类别，以便在未来能够快速对新的数据点进行分类。这个最优决策边界被称为超平面。
- XGBoost ：数据科学家和机器学习技术人员普遍采用的机器学习算法。它是一个开源库，能够在大量数据上进行模型训练和评估。XGBoost在许多领域都有应用，从预测广告点击率到对高能物理事件进行分类。它以其速度快且不牺牲精度的特点而备受欢迎。
- 前馈神经网络（FFNN） ：一种人工神经网络，其中节点连接不构成循环。与循环神经网络不同，前馈神经网络的信息只在一个方向上处理。数据可能会通过多个隐藏节点，但始终朝着一个方向流动，不会反向流动，是最简单的神经网络类型。
- 文本分类 ：一种机器学习技术，将开放式文本分类到几个预定义的类别中。几乎任何类型的文本，包括普通文本、医学研究、文件和网页内容，都可以使用文本分类器进行组织、结构化和分类。

2. 研究方法