Detecting Hate Speech in Social Media - A Machine Learning Approach

URL
Dokumentart: Bachelor Thesis
Institut: Department Informatik
Sprache: Deutsch
Erstellungsjahr: 2019
Publikationsdatum:
SWD-Schlagwörter: Maschinelles Lernen
DDC-Sachgruppe: Informatik

Kurzfassung auf Deutsch:

Viele soziale Medien haben mit dem Auftreten von Hassrede zu kämpfen. Seit ein paar Jahren wird vermehrt an der Erkennung von Hassrede mit Hilfe von maschinellem Lernen und Computerlinguistik geforscht. Diese Arbeit befasst sich mit der automatischen Erkennung von Hassrede im Internet. Dafür werden verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens sowie der Computerlinguistik kombiniert und untersucht. Die Ergebnisse der durchgeführten Experimente werden im Hinblick auf ihre Praktikabilität bewertet und verglichen.

Kurzfassung auf Englisch:

Many social media platforms are affected by the presence of hate speech. In the last couple of years, machine learning and natural language processing approaches have been investigated to detect harmful user content on the web. This thesis deals with the problem of automated hate speech detection. Different machine learning and natural language processing algorithms are combined and investigated. The experiment results are then compared with respect to their usefulness for this task.

Hinweis zum Urheberrecht

Für Dokumente, die in elektronischer Form über Datenenetze angeboten werden, gilt uneingeschränkt das Urheberrechtsgesetz (UrhG). Insbesondere gilt:

Einzelne Vervielfältigungen, z.B. Kopien und Ausdrucke, dürfen nur zum privaten und sonstigen eigenen Gebrauch angefertigt werden (Paragraph 53 Urheberrecht). Die Herstellung und Verbreitung von weiteren Reproduktionen ist nur mit ausdrücklicher Genehmigung des Urhebers gestattet.

Der Benutzer ist für die Einhaltung der Rechtsvorschriften selbst verantwortlich und kann bei Mißbrauch haftbar gemacht werden.