Kazakh Language Dataset for Hate Speech Detection on Social Media Text

2024

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/iccia62557.2024.10719327
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The article presents an urgent problem of the spread of destructive messages in the modern information society, aggravated by the rapid development of the Internet and social networks. The main attention is paid to the characterization of destructive messages, which include racism, national extremism, bullying and extremist content that can damage interpersonal relationships, self-esteem and the mental state of people. A significant increase in the number of such messages has been highlighted due to the anonymity and accessibility of Internet platforms, which leads to increased aggression and problems in online communication. The use of various methods, such as machine learning algorithms, keyword analysis, allows to effectively detect and combat destructive messages in various environments, including the Internet. This not only helps to prevent negative impacts on people, but also helps to maintain the moral and ethical standards of society. In this paper classes of destructive messages such as bullying, racism, national extremism and violent extremism are considered, emphasizing the need for an integrated approach to combating these phenomena to ensure the safety of the information space.