Библиографическое описание:Использование нейронных сетей глубокого обучения для классификации токсичных комментариев в социальных сетях : доклад, тезисы доклада / Д. В. Захаренко. - [Б. м. : б. и.], 2023. - Текст : непосредственный // Наука, технологии, общество: Экологический инжиниринг в интересах устойчивого развития территорий : Сборник научных статей / IV Всероссийская (национальная) научная конференция с международным участием «Наука, технологии, общество: Экологический инжиниринг в интересах устойчивого развития территорий» (HTO-IV-2023)» (2023 ; 09.11 - 10.11 ; Красноярск). - Красноярск, 2023. - С. 281-289. - ISBN 9785604973356.
Аннотация:Целью этого исследования было изучение использования искусственных нейронных сетей глубокого обучения для классификации токсичных комментариев в социальных. Распространенность токсичных взаимодействий на этих платформах достигла небывало высокого уровня, что привело к снижению уровня цифровой цивилизованности. Модераторы этих платформ вынуждены тратить большое количество времени и сил, чтобы контролировать негатив в комментариях. В исследовании рассматриваются различные алгоритмы и методы построения искусственных нейронных сетей, а также сравнивается производительность трех выбранных моделей, чтобы определить наиболее эффективную для решения этой задачи. Классификация характера комментариев, содержащих ненависть, обеспечит платформам гибкость в работе с ними и откроет двери для новых обсуждений и решений.
The purpose of this study was to study the use of artificial neural networks of deep learning to classify toxic comments on social networks. The prevalence of toxic interactions on these platforms has reached an alltime high level, which has led to a decrease in the level of digital civility. Moderators of these platforms have to spend a lot of time and effort to control the negative in the comments. The study examines various algorithms and methods for building artificial neural networks, and compares the performance of the three selected models to determine the most effective for solving this problem. Classifying the nature of hate comments will provide platforms with flexibility in dealing with them and open the door to new discussions and solutions.
