SOTOLÁŘ, Ondřej, Jaromír PLHÁK, Michal TKACZYK, Michaela LEBEDÍKOVÁ a David ŠMAHEL. Detecting Online Risks and Supportive Interaction in Instant Messenger Conversations using Czech Transformers. In Horák, Rychlý, Rambousek. Recent Advances in Slavonic Natural Language Processing (RASLAN 2021). Brno: Tribun EU, 2021, s. 19-28. ISBN 978-80-263-1670-1.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Detecting Online Risks and Supportive Interaction in Instant Messenger Conversations using Czech Transformers
Autoři SOTOLÁŘ, Ondřej (203 Česká republika, garant, domácí), Jaromír PLHÁK (203 Česká republika, domácí), Michal TKACZYK (203 Česká republika, domácí), Michaela LEBEDÍKOVÁ (203 Česká republika, domácí) a David ŠMAHEL (203 Česká republika, domácí).
Vydání Brno, Recent Advances in Slavonic Natural Language Processing (RASLAN 2021), od s. 19-28, 10 s. 2021.
Nakladatel Tribun EU
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10200 1.2 Computer and information sciences
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
WWW Full text PDF Domovská stránka workshopu
Kód RIV RIV/00216224:14330/21:00119420
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-80-263-1670-1
ISSN 2336-4289
Klíčová slova anglicky Online Risks; Supportive Interaction; Facebook Messenger; Text Classification
Změnil Změnil: Bc. Alchemy Hríbik, učo 469109. Změněno: 13. 12. 2021 18:19.
Anotace
We present a comparison of state-of-the-art models for text clas- sification of Online Risks and Supportive Interaction in anonymized In- stant Messenger conversations held in Czech. We compare the transformer models Czert, RobeCzech, and FERNET-C5 with the Fasttext classifier as a baseline. For the comparison, we build a novel dataset with five sub- categories for the Online Risks and five for the Supportive Interaction. We solve the balanced classification problem achieving 75.44 - 89.66 F1 score depending on the category. Our results show that the transformer models perform consistently better than the baseline.
Návaznosti
GX19-27828X, projekt VaVNázev: Pohled do budoucnosti: Porozumění vlivu technologií na “well-being” adolescentů (Akronym: FUTURE)
Investor: Grantová agentura ČR, Modelling the future: Understanding the impact of technology on adolescent’s well-being
VytisknoutZobrazeno: 2. 5. 2024 11:29