Automatic identification of problematic online discussions; Recent Achievements and Prospects of Innovations and Technologies; № 4

Automatic identification of problematic online discussions; Recent Achievements and Prospects of Innovations and Technologies; № 4

Bibliographische Detailangaben
Parent link:Recent Achievements and Prospects of Innovations and Technologies=Достижения и перспективы инноваций и технологий: научный журнал.— .— Керчь: КГМТУ.— 2712-908X
№ 4.— 2025.— Р. 657-664
1. Verfasser: Zaida A. V. Artur Vitaljevich
Weitere Verfasser: Aksenova N. V. Nataliya Valerievna (научный руководитель)
Zusammenfassung:This paper describes methods of automatic identification of problematic online discussions. Such problematic discourse is characterized by arguments, difference of opinions, possible hostility and the like. A classification of discussion-based and topic-based approaches was introduced. Four specific pipelines were explored and found to be capable of producing markers of problematic communications on a sample dataset from the social media platform Reddit. Topic-based pipelines were found to be more successful. Furthermore, current challenges and limitations of methods were outlined
Данная статья описывает методы автоматического определения проблемного онлайн дискурса. Проблемный дискурс характеризуется тенденциями к спору, различиями во мнениях, враждой и подобными качествами. Была выдвинута классификация методов обработки на основанные на дискуссиях и основанные на темах дискуссий. Четыре конкретных конвейера обработки были исследованы на возможность выделять маркеры проблемного дискурса. На примере данных социального медиа Reddit была подтверждена способность всех конвейеров находить такие проблемные коммуникации. Притом был отмечен больший успех методов, основанных на темах дискуссий. Более того, дальнейшие вызовы и ограничения предложенных методов были обозначены
Текстовый файл
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: 2025
Schlagworte:
natural language processing
machine learning
conflict
online discourse
social studies
social media mining
электронный ресурс
труды учёных ТПУ
Online-Zugang:https://www.elibrary.ru/item.asp?id=82603716
Format: Elektronisch Buchkapitel
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681695

Ähnliche Einträge

Ähnliche Einträge