Detection of abusive messages in an on-line community

Résumé : La modération du contenu posté par les utilisateurs de communautés en ligne est ma-joritairement effectuée manuellement. De par la taille des données à traiter, les méthodes au-tomatiques ont un intérêt certain pour réduire la charge de travail. Actuellement, l'industrie utilise des approches basiques à base de recherche de mots, comme par exemple le filtrage des messages contenant certains mots interdits. Nous nous intéressons dans cet article à une tâche de classification permettant de déterminer si un message est abusif ou non. Ceci est com-plexe, car les messages sont écrits dans un langage naturel non standardisé. Nous proposons ici une approche originale de modération automatique appliquée au français, s'appuyant à la fois sur des outils classiques et un nouveau descripteur fondé sur la modélisation du comporte-ment utilisateur face à un message abusif. Les résultats obtenus lors de cette étude préliminaire montrent le potentiel de notre méthode, pour l'alerte automatique ou le support à la décision
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Communication dans un congrès
14ème Conférence en Recherche d'Information et Applications (CORIA), Mar 2017, Marseille, France. pp.153-168, Conférence en Recherche d'Information et Applications. 〈10.24348/coria.2017.16〉
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Contributeur : Etienne Papegnies <>
Soumis le : lundi 10 avril 2017 - 18:01:40
Dernière modification le : vendredi 26 janvier 2018 - 10:46:38
Document(s) archivé(s) le : mardi 11 juillet 2017 - 14:18:02

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Etienne Papegnies, Vincent Labatut, Richard Dufour, Georges Linarès. Detection of abusive messages in an on-line community. 14ème Conférence en Recherche d'Information et Applications (CORIA), Mar 2017, Marseille, France. pp.153-168, Conférence en Recherche d'Information et Applications. 〈10.24348/coria.2017.16〉. 〈hal-01505017〉

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