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Original title:
Addressing Weak Points of Abusive Language Detection on Social Media
Translated title:
Untersuchung von Schwachstellen der Abusive-Language-Detection auf Social-Media-Plattformen
Author:
Wich, Maximilian Jürgen
Year:
2022
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Informatik
Advisor:
Groh, Georg (Prof. Dr.)
Referee:
Groh, Georg (Prof. Dr.); Hegelich, Simon (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Keywords:
Hate speech, Abusive language, Social media, Text classification, Machine learning, Explainable AI, Natural language processing
Translated keywords:
Hassrede, Hasskommentar, Hate Speech, Social Media, Textklassifizierung, Machine Learning, Explainable AI, Natural Language Processing
TUM classification:
DAT 600
Abstract:
A key component in the fight against hate speech and other forms of abusive language on social media is their automatic detection. However, abusive language detection has weak points. The models have a limited classification performance and generalizability and behave like black boxes, meaning their predictions are not transparent. Twelve studies were conducted to address these problems. The findings help to build more accurate, more generalizable, and explainable models.
Translated abstract:
Eine Komponente im Kampf gegen Hassrede und andere Formen von beleidigender Sprache in sozialen Medien ist deren automatische Erkennung. Aber diese hat noch Schwachstellen. Die Modelle haben eine begrenzte Klassifizierungsleistung und Verallgemeinerbarkeit und verhalten sich wie Black-Boxes, d. h. Vorhersagen sind nicht nachvollziehbar. Um diese Probleme zu adressieren, wurden 12 Studien durchgeführt. Die Resultate helfen dabei, bessere, verallgemeinerbare und erklärbare Modelle zu entwickeln.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1634620
Date of submission:
01.12.2021
Oral examination:
18.05.2022
File size:
20163548 bytes
Pages:
258
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220518-1634620-1-8
Last change:
22.09.2022
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