فایل ورد کامل شناسایی زبان خشونت آمیز (پرخاشگرانه) با استفاده از ویژگی‌ های جداساز (تعبیه شده) و احساسی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل شناسایی زبان خشونت آمیز (پرخاشگرانه) با استفاده از ویژگی‌ های جداساز (تعبیه شده) و احساسی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۰ صفحه

این مقاله مشارکت ما را در اولین تکلیف مشترک در شناسایی پرخاشگری توصیف می‌کند. روش پیشنهادی متکی بر یادگیری ماشین برای شناسایی متن‌ های رسانه‌ای اجتماعی است که دارای پرخاشگری هستند. ویژگی ‌های اصلی مورد استفاده در روش ما اطلاعات استخراج ‌شده از کلمه جداساز و خروجی آنالیز احساسی می‌باشد. چندین روش یادگیری ماشین و ترکیب‌های مختلف ویژگی ‌ها امتحان شدند. ملاحظات رسمی از ماشین‌های بردار پشتیبان و جنگل‌های تصادفی استفاده کرد. ارزیابی رسمی نشان داد که برای متون مشابه آن‌هایی که در مجموعه داده آموزشی هستند، جنگل‌ها به بهترین نحو کار می‌کنند، در حالی که برای متونی که svmها متفاوت هستند انتخاب بهتری هستند. این ارزیابی همچنین نشان داد که با وجود سادگی روش، این روش در مقایسه با روش‌ های دقیقتر عملکرد خوبی دارد.

عنوان انگلیسی:

Aggressive language identification using word embeddings and sentiment features

~~en~~ writers :

Constantin Orasan

This paper describes our participation in the First Shared Task on Aggression Identification. The
method proposed relies on machine learning to identify social media texts which contain aggression. The main features employed by our method are information extracted from word embeddings and the output of a sentiment analyser. Several machine learning methods and different
combinations of features were tried. The official submissions used Support Vector Machines and
Random Forests. The official evaluation showed that for texts similar to the ones in the training
dataset Random Forests work best, whilst for texts which are different SVMs are a better choice.
The evaluation also showed that despite its simplicity the method performs well when compared
with more elaborated methods.

$$en!!