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Psychiatry on Twitter: Content Analysis of the Use of Psychiatric Terms in French
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In: ISSN: 2561-326X ; JMIR Formative Research ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03614832 ; JMIR Formative Research, JMIR Publications 2022, 6 (2), pp.e18539. ⟨10.2196/18539⟩ ; https://formative.jmir.org/2022/2/e18539 (2022)
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Emotionally Informed Hate Speech Detection: A Multi-target Perspective
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In: ISSN: 1866-9956 ; EISSN: 1866-9964 ; Cognitive Computation ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03275549 ; Cognitive Computation, Springer, 2021, 13 (4), ⟨10.1007/s12559-021-09862-5⟩ ; https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs12559-021-09862-5 (2021)
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Multilingual and Multitarget Hate Speech Detection in Tweets
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In: Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume II : Articles courts ; Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN - PFIA 2019) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02567777 ; Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN - PFIA 2019), Jul 2019, Toulouse, France. pp.351-360 ; https://www.aclweb.org/anthology/2019.jeptalnrecital-court.21/ (2019)
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Abstract:
International audience ; Social media networks have become a space where users are free to relate their opinions and sentiments which may lead to a large spreading of hatred or abusive messages which have to be moderated. This paper proposes a supervised approach to hate speech detection from a multilingual perspective. We focus in particular on hateful messages towards two different targets (immigrants and women) in English tweets, as well as sexist messages in both English and French. Several models have been developed ranging from feature-engineering approaches to neural ones. Our experiments show very encouraging results on both languages. ; Les réseaux sociaux sont un espace où les utilisateurs sont libres d’exprimer leurs opinions ce qui donne lieu à la diffusion de messages haineux ou insultants qui doivent être modérés. Nous proposons dans cet article une approche supervisée pour la détection automatique de message haineux dans une perspective multilingue. Nous nous intéressons en particulier à la haine exprimée à l’encontre de deux types de cibles (des immigrants et des femmes) dans des tweets en anglais, ainsi qu’aux messages sexistes dans des tweets en anglais et en français. Divers modèles d’apprentissage automatique ont été développés, allant de modèles à base de traits, à des approches neuronales. Nos expérimentations montrent des résultats encourageants pour les deux langues.
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Keyword:
[INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; [SCCO.LING]Cognitive science/Linguistics; [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics; Apprentissage supervisée; Détection de message haineux; Hate speech detection; Réseaux sociaux; Sexism; Social media; Supervised learning
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URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02567777/file/66.pdf https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02567777/document https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02567777
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IRIT at e-Risk 2018
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In: CLEF 2018 Working Notes ; 9th Conference and Labs of the Evaluation Forum, Living Labs (CLEF 2018) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02290007 ; 9th Conference and Labs of the Evaluation Forum, Living Labs (CLEF 2018), Sep 2018, Avignon, France. pp.1-12 (2018)
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Predicting Locations in Tweets
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In: CINCLing 2017 : 18th International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02624131 ; CINCLing 2017 : 18th International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics, Apr 2017, Budapest, Hungary (2017)
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