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Method of Profanity Detection Using Word Embedding and LSTMMétodo de detección de blasfemias mediante incrustación de palabras y LSTM

Resumen

Con el creciente número de usuarios de Internet, ha habido un rápido aumento en el ciberacoso. Entre los tipos de ciberacoso, el abuso verbal está surgiendo como el problema más serio, para prevenir el cual se está identificando y bloqueando la vulgaridad. Sin embargo, los usuarios emplean palabras de manera astuta para evitar el bloqueo. Con los métodos existentes de discriminación de vulgaridades, los errores deliberados y la vulgaridad que utilizan caracteres especiales pueden ser discriminados con alta precisión. Sin embargo, al no poder captar el significado de las palabras y el flujo de las oraciones, palabras estándar como Sibaljeom (punto de partida, una palabra en coreano que suena similar a una grosería) y Saekkibalgalag (dedo meñique, una palabra en coreano que suena similar a otra grosería) son discriminadas con menos precisión. Por lo tanto, para resolver este problema, este estudio propone un método de discriminación de vulgaridades utilizando un modelo de aprendizaje profundo que puede captar el significado y el contexto de las palabras después de separar el Hangul en la onset, núcleo y coda.

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