# YouToo? Detection of Personal Recollections of Sexual Harassment on Social MediaYouToo? Detection of Personal Recollections of Sexual Harassment on Social Media

Arijit Ghosh Chowdhury; Ramit Sawhney; Rajiv Shah; Debanjan Mahata

doi:10.18653/v1/P19-1241

# YouToo? Detection of Personal Recollections of Sexual Harassment on Social MediaYouToo? Detection of Personal Recollections of Sexual Harassment on Social Media #YouToo? Name

Arijit Ghosh Chowdhury, Ramit Sawhney, Rajiv Ratn Shah, Debanjan Mahata

Abstract

The availability of large-scale online social data, coupled with computational methods can help us answer fundamental questions relat- ing to our social lives, particularly our health and well-being. The # MeToo trend has led to people talking about personal experiences of harassment more openly. This work at- tempts to aggregate such experiences of sex- ual abuse to facilitate a better understanding of social media constructs and to bring about social change. It has been found that disclo- sure of abuse has positive psychological im- pacts. Hence, we contend that such informa- tion can leveraged to create better campaigns for social change by analyzing how users react to these stories and to obtain a better insight into the consequences of sexual abuse. We use a three part Twitter-Specific Social Media Lan- guage Model to segregate personal recollec- tions of sexual harassment from Twitter posts. An extensive comparison with state-of-the-art generic and specific models along with a de- tailed error analysis explores the merit of our proposed model.

Abstract

Die beskikbaarheid van groot-skaal onlinese sosiale data, saam met rekenaasjonale metodes, kan ons hulp om fundamentale vrae te antwoord - betrekking aan ons sosiale lewe, veral ons gesondheid en goed. Die #MeToo trend het mense meer oopgemaak om persoonlike erfarings van verdrukking te praat. Hierdie werk op- versoek om sodanige erfarings van seks- gewoning te sameleer om 'n beter verstanding van sosiale media konstruksies te maak en om sosiale verander te bring. Dit is gevind dat disklo- seker van misdaad positiewe psihologiese im- pakte het. Daarom het ons beveel dat sodanige informasie- inligting kan voorwerp om beter kampanye te skep vir sosiale veranderinge deur te analiseer hoe gebruikers reageer na hierdie stories en om 'n beter insig te kry in die gevolge van seksuele misdaad. Ons gebruik 'n drie deel Twitter-spesifieke sosiale media Lan- guage Model om persoonlike rekollerings van seksuele verdrukking van Twitter-pos te vergroot. 'n Uitbreidige vergelyking met staat-van-die-kunstens generieke en spesifieke modele saam met 'n de-geëlde fout analiseer ondersoek die merit van ons voorgestelde model.

Abstract

የኢንተርኔት ማኅበራዊ ዳታዎችን ማግኘት፣ በተጨማሪው ሥርዓት የተጨማሪውን የዋና ጥያቄዎችን ለመመልስ የሚችል ማኅበራዊ ሕይወታችንን፣ በተለየ ጤና እና ደኅንነታችንን ለመጠየቅ ይችላል፡፡ #MeToo ግንኙነት የግጭት ግጭት ላይ የሚናገሩትን ሰዎች አብልጦ በግልጽ አግኝቷል፡፡ ይህ ሥራ የሴሰኝነት ግጭት እንዲያበዛ እና ማኅበራዊ ሚዲያ ግንኙነቶችን ለማስተዋል እና ማኅበራዊ ለውጦችን ለማስጠንቀቅ ለማድረግ በመፈለጋት ነው፡፡ ግንኙነት የሲኮሎ የፖለቲካዊ የኢሜይል ግንኙነት አለበት፡፡ ስለዚህም፣ እንደዚህ ያሉ መረጃዎች - የዝሙት ጥቃት መጨረሻ እንዴት እንደሚመለሱ እና እንዴት የተሻለ አስተያየት እንዲያገኙ ለማኅበራዊ ለውጥ ዘመቻ ለመፍጠር ይችላል፡፡ We use a three part Twitter-Specific Social Media Lan- guage Model to segregate personal recollec- tions of sexual harassment from Twitter posts. የ-የ-የ-አርእስት ግንኙነት እና የተለየ የስህተት አካል እና በተጨማሪው የስህተት አካላቢ የሞዴል ብዛት ይሻላል፡፡

Abstract

يمكن أن يساعدنا توافر البيانات الاجتماعية على الإنترنت على نطاق واسع ، إلى جانب الأساليب الحسابية ، في الإجابة على الأسئلة الأساسية المتعلقة بحياتنا الاجتماعية ، وخاصة صحتنا ورفاهيتنا. أدى اتجاه #MeToo إلى أن يتحدث الناس عن التجارب الشخصية للتحرش بشكل أكثر انفتاحًا. يحاول هذا العمل تجميع مثل هذه التجارب من الاعتداء الجنسي لتسهيل فهم أفضل لتركيبات وسائل التواصل الاجتماعي ولإحداث تغيير اجتماعي. لقد وجد أن الكشف عن الإساءة له آثار نفسية إيجابية. ومن ثم ، فإننا ندعي أن مثل هذه المعلومات يمكن الاستفادة منها لإنشاء حملات أفضل للتغيير الاجتماعي من خلال تحليل كيفية تفاعل المستخدمين مع هذه القصص والحصول على رؤية أفضل لعواقب الاعتداء الجنسي. نحن نستخدم نموذجًا مكونًا من ثلاثة أجزاء خاص بوسائل الإعلام الاجتماعية الخاصة بتويتر لفصل التذكرات الشخصية للتحرش الجنسي عن منشورات تويتر. تستكشف المقارنة الشاملة مع أحدث النماذج العامة والمحددة جنبًا إلى جنب مع تحليل الخطأ التفصيلي ميزة نموذجنا المقترح.

Abstract

Ən böyük ölçüdə online sosyal məlumatların faydalanması, hesablama metodları ilə birləşdirilmiş, bizim sosyal həyatlarımıza, özlərinə də sağlamlığımıza və yaxşılıqlarımıza bağlı olan temel suallara cavab verə bilər. #MeToo trend insanlara şəxsi təcrübələr haqqında daha açıq danışmağa başladı. Bu iş, cins-cins istisnasını toplamaq üçün sosyal media inşallarını daha yaxşı anlamaq və sosyal dəyişiklikləri yaratmaq üçün təcrübə edir. Çətinliklərin mütləq pozitiv psikolojik im-paktlarının olduğuna inanıldı. Beləliklə, biz bu informasiyalar sosyal dəyişikliklər üçün daha yaxşı kampanya yaratmaq üçün bu hekayələrin necə reaksiya etdiklərini analizə edərək və cins istisnasının sonuçlarına daha yaxşı bir nəzər verəcəklərini iddia edirik. Biz Twitter-ə müəyyən bir sosyal Media Lan-guage Modelini Twitter postlarından kişisel fikirləri ayrılmaq üçün istifadə edirik. Önümüzdeki modellərimizin qiymətini təşkil edir.

Abstract

Наличието на широкомащабни онлайн социални данни, съчетани с изчислителни методи, могат да ни помогнат да отговорим на основни въпроси, свързани с нашия социален живот, особено нашето здраве и благосъстояние. Тенденцията доведе хората да говорят за личния опит на тормоз по-открито. Тази работа изкушава да обедини подобни преживявания на сексуално насилие, за да улесни по-доброто разбиране на социалните мрежи и да доведе до социална промяна. Установено е, че разкриването на злоупотреба има положителни психологически въздействия. Затова ние твърдим, че подобна информация може да бъде използвана за създаване на по-добри кампании за социална промяна чрез анализ на реакцията на потребителите на тези истории и за получаване на по-добра представа за последиците от сексуалното насилие. Използваме три части специфичен за Туитър модел на социални медии, за да отделим личните спомени за сексуален тормоз от публикациите в Туитър. Обширно сравнение с най-съвременните генерични и специфични модели, заедно с разсеян анализ на грешките, изследва достойнството на нашия предложен модел.

Abstract

অনলাইন সামাজিক তথ্যের বিশাল পাওয়া যায়, যার সাথে সংখ্যার মাধ্যমে যুক্ত হয়েছে তারা আমাদের মৌলিক প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে- বিশেষ করে আমাদ The #MeToo trend has led to people talking about personal experiences of harassment more openly. সামাজিক প্রচার মাধ্যমের নির্মাণ এবং সামাজিক পরিবর্তনের জন্য সামাজিক প্রচার মাধ্যমের কাঠামোর সুযোগের সুযোগ প্রদানের জন এটি পাওয়া গেছে যে ডিস্কো- নিশ্চিতভাবে নির্যাতনের ইতিবাচক মানসিক ইম-চুক্তি আছে। যার ফলে আমরা যুক্তি দিচ্ছি যে এই তথ্যের কারণে সামাজিক পরিবর্তনের জন্য ভালো প্রচারাভিযান তৈরি করতে পারে এবং ব্যবহারকারীরা এই গল্পের প্রতিক্রিয়া বিশ্ টুইটার পোস্ট থেকে ব্যক্তিগত যৌন হয়রানির ব্যক্তিগত স্মৃতির স্মৃতিতে টুইটার-বিশেষ সোশ্যাল মিডিয়া ল্যান-গুয়েজ মডেল ব প্রস্তাবিত ভুল বিশ্লেষণের সাথে রাষ্ট্র-অফ-শিল্পের জেনেরিক এবং নির্দিষ্ট মডেলের তুলনায় একটি ব্যাপক তুলনা আমাদের প্রস্তাবিত

Abstract

དྲ་རྒྱ་སྤྱི་ཚོགས་སྤྱི་ཚོགས་ཆེ་ཆུང་གི་ཐོག #མི་ཊូ་འཕེལ་རིམ་གྱི་འཕེལ་རིམ་དེ་གིས་མི་མང་ཚོས་རང་གི་འཐབ་རྩོད་བྱས་བའི་تجربས་སྐོར་བཤད་ཀྱི་ཡོད། འདི་ལ་གོ་སྤྱི་ཚོགས་འབྲེལ་མཐུད་དྲ་རྒྱའི་སྤྱི་ཚོགས་ཀྱི་བཟོ་བཅོས་དང་། སྤྱི་ཚོགས་འབྲེལ་མཐུད་དྲ་རྒྱ་སྟངས་ལ་རྒྱས་གཏོང་མཁན་གྱི་ཐབས་ལམ་ཞ ལག་ལེན་བྱེད་སྟངས་ལ་གཏོང་བ་ཞིག་ནི་ལག་ལེན་འཐབ་ནི་རྐྱེན་གྱིས་ལྡན་པའི་མིག་དང་། དེར་བརྟེན། ང་ཚོས་དེ་དག་གི་གནས་ཚུལ་བྱ་འགུལ་གྱི་ཉེན་དུས་བདེ་ཞིག་ཡོད་པ་ལས་སྤྱི་ཚོགས་ཀྱི་བསྒྱུར་བཅོས་དང་། ལག་ལེན་པ་ཚོས་གནད་དོན་འདི་དག་ལ་ལས་ ང་ཚོས་ཌིས་ཌིར་སྤྱི་ཚོགས་འབྲེལ་མཐུད་སྤྱི་ཚོགས་འབྲེལ་མཐུད་ལམ་ལུགས་གསུམ་ཀྱི་རྣམ་པ་ཞིག་སྤྱད་ནས་ཌིས་ཌིར་ཐོག An extensive comparison with state-of-the-art generic and specific models along with a de-tailed error analysis explores the merit of our proposed model.

Abstract

Dostupnost velikih internetskih socijalnih podataka zajedno sa računalnim metodama može nam pomoći odgovoriti na temeljna pitanja vezana za naše društvene živote, posebno za naše zdravlje i zdravlje. Trend #MeToo doveo je do ljudi koji govore o ličnim iskustvima uznemiravanja otvorenije. Ovaj rad na iskušenju okuplja takve iskustva seksualnog zlostavljanja kako bi olakšala bolje razumijevanje konstrukcija društvenih medija i dovela do socijalne promjene. Pronašli su da je disklo sigurno da zlostavljanje ima pozitivne psihološke im pakte. Stoga smo tvrdili da takva informacija može uticati na stvaranje boljih kampanja za socijalne promjene, analizirajući kako korisnici reaguju na te priče i dobiti bolji uvid u posljedice seksualnog zlostavljanja. Koristimo tri dijela specijalnog socijalnog medija Lan-guage Model a za odvajanje ličnih spomenika seksualnog uznemiravanja iz Twitter postova. Ogromna usporedba s generičnim i specifičnim modelima države umjetnosti zajedno s detaljnom analizom greške istražuje zaslugu našeg predloženog model a.

Abstract

La disponibilitat de dades socials en línia a gran escala, juntament amb mètodes computacionals, ens pot ajudar a respondre a preguntes fonamentals relacionades amb les nostres vides socials, en particular la nostra salut i benestar. La tendència #MeToo ha fet que la gent parla més obertament d'experiències personals d'assetjament. Aquesta feina tenta agrupar aquestes experiències d'abús sex ual per facilitar una millor comprensió de les construccions dels mitjans socials i produir canvis socials. S'ha descobert que el disclòstic de l'abús té impactes psicològics positius. Hence, we contend that such informa- tion can leveraged to create better campaigns for social change by analyzing how users react to these stories and to obtain a better insight into the consequences of sexual abuse. Utilitzem un model de llenguatge social específic a Twitter per separar les recordacions personals de l'assetjament sexual dels posts de Twitter. Una extensa comparació amb models genèrics i específics d'última generació, juntament amb una anàlisi d'errors descartada, explora el merit del nostre model proposat.

Abstract

Dostupnost rozsáhlých online sociálních dat ve spojení s výpočetními metodami nám může pomoci zodpovědět základní otázky týkající se našeho sociálního života, zejména našeho zdraví a pohody. Trend #MeToo vedl k otevřenějšímu hovoru o osobních zkušenostech s obtěžováním. Tato práce se snaží shromažďovat takové zkušenosti sexuálního zneužívání, aby usnadnila lepší porozumění konstruktům sociálních médií a přinesla sociální změnu. Bylo zjištěno, že odhalení jistoty zneužívání má pozitivní psychologické dopady. Proto tvrdíme, že takové informace mohou využít k vytvoření lepších kampaní pro sociální změnu tím, že analyzují, jak uživatelé reagují na tyto příběhy a získají lepší přehled o důsledcích sexuálního zneužívání. K oddělení osobních vzpomínek na sexuální obtěžování od příspěvků na Twitteru používáme třídílný model pro sociální média specifický pro Twitter. Rozsáhlé srovnání s nejmodernějšími generickými a specifickými modely spolu s odstraněnou chybovou analýzou zkoumá výhody našeho navrhovaného modelu.

Abstract

Tilgængeligheden af store online sociale data kombineret med beregningsmetoder kan hjælpe os med at besvare grundlæggende spørgsmål vedrørende vores sociale liv, især vores sundhed og velvære. #MeToo trenden har ført til, at folk snakker mere åbent om personlige oplevelser af chikane. Dette arbejde frister til at samle sådanne oplevelser af seksuelt misbrug for at lette en bedre forståelse af de sociale medier og skabe sociale forandringer. Det er blevet konstateret, at afsløring af misbrug har positive psykologiske virkninger. Vi hævder derfor, at sådan information kan udnyttes til at skabe bedre kampagner for social forandring ved at analysere, hvordan brugerne reagerer på disse historier og få et bedre indblik i konsekvenserne af seksuelt misbrug. Vi bruger en tredelt Twitter-specifik Social Media Lan- sprogmodel til at adskille personlige erindringer om seksuel chikane fra Twitter-indlæg. En omfattende sammenligning med state-of-the-art generiske og specifikke modeller sammen med en afpasset fejlanalyse undersøger fortjenesten af vores foreslåede model.

Abstract

Die Verfügbarkeit umfangreicher Online-Social-Daten in Verbindung mit computergestützten Methoden kann uns helfen, grundlegende Fragen zu unserem sozialen Leben, insbesondere zu unserer Gesundheit und unserem Wohlbefinden, zu beantworten. Der #MeToo-Trend hat dazu geführt, dass Menschen offener über persönliche Belästigungserfahrungen sprechen. Diese Arbeit versucht, solche Erfahrungen sexuellen Missbrauchs zusammenzufassen, um ein besseres Verständnis der Konstrukte sozialer Medien zu ermöglichen und soziale Veränderungen herbeizuführen. Es wurde festgestellt, dass die Offenlegung von Missbrauch positive psychologische Auswirkungen hat. Wir vertreten daher die Auffassung, dass solche Informationen genutzt werden können, um bessere Kampagnen für sozialen Wandel zu schaffen, indem analysiert wird, wie Nutzer auf diese Geschichten reagieren und einen besseren Einblick in die Folgen sexuellen Missbrauchs erhalten. Wir verwenden ein dreiteiliges Twitter-spezifisches Social Media Lan- ge Modell, um persönliche Erinnerungen an sexuelle Belästigung von Twitter-Beiträgen zu trennen. Ein umfassender Vergleich mit modernen generischen und spezifischen Modellen sowie eine detailed error analysis untersucht die Vorzüge unseres vorgeschlagenen Modells.

Abstract

Η διαθεσιμότητα ευρείας κλίμακας κοινωνικών δεδομένων σε συνδυασμό με υπολογιστικές μεθόδους μπορεί να μας βοηθήσει να απαντήσουμε σε θεμελιώδη ερωτήματα σχετικά με την κοινωνική μας ζωή, ιδιαίτερα την υγεία και την ευημερία μας. Η τάση έχει οδηγήσει τους ανθρώπους να μιλούν πιο ανοιχτά για προσωπικές εμπειρίες παρενόχλησης. Η εργασία αυτή επιχειρεί να συγκεντρώσει τέτοιες εμπειρίες σεξουαλικής κακοποίησης για να διευκολύνει την καλύτερη κατανόηση των δομών των μέσων κοινωνικής δικτύωσης και να επιφέρει κοινωνική αλλαγή. Έχει διαπιστωθεί ότι η αποκάλυψη της κατάχρησης έχει θετικές ψυχολογικές επιπτώσεις. Ως εκ τούτου, υποστηρίζουμε ότι τέτοιες πληροφορίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία καλύτερων εκστρατειών για την κοινωνική αλλαγή αναλύοντας πώς αντιδρούν οι χρήστες σε αυτές τις ιστορίες και για να αποκτήσουν καλύτερη εικόνα των συνεπειών της σεξουαλικής κακοποίησης. Χρησιμοποιούμε ένα τριμελές μοντέλο γλώσσας για τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης για να διαχωρίσουμε προσωπικές αναμνήσεις σεξουαλικής παρενόχλησης από δημοσιεύσεις στο Twitter. Μια εκτενής σύγκριση με σύγχρονα γενικά και ειδικά μοντέλα σε συνδυασμό με μια ανάλυση σφάλματος διερευνά την αξία του προτεινόμενου μοντέλου.

Abstract

La disponibilidad de datos sociales en línea a gran escala, junto con métodos computacionales, pueden ayudarnos a responder preguntas fundamentales relacionadas con nuestra vida social, en particular nuestra salud y bienestar. La tendencia #MeToo ha llevado a la gente a hablar de experiencias personales de acoso de manera más abierta. Este trabajo intenta agregar tales experiencias de abuso sexual para facilitar una mejor comprensión de las construcciones de las redes sociales y lograr un cambio social. Se ha encontrado que la revelación del abuso tiene impactos psicológicos positivos. Por lo tanto, sostenemos que dicha información puede aprovecharse para crear mejores campañas para el cambio social mediante el análisis de cómo reaccionan los usuarios a estas historias y para obtener una mejor comprensión de las consecuencias del abuso sexual. Utilizamos un Modelo de Lenguaje de Redes Sociales específico de Twitter de tres partes para separar los recuerdos personales de acoso sexual de las publicaciones de Twitter. Una amplia comparación con modelos genéricos y específicos de última generación, junto con un análisis detallado de errores, explora el mérito de nuestro modelo propuesto.

Abstract

Laiaulatuslike sotsiaalsete andmete kättesaadavus internetis koos arvutusmeetoditega võib aidata meil vastata põhiküsimustele, mis on seotud meie sotsiaalse elu, eelkõige meie tervise ja heaoluga. #MeToo trend on viinud inimeste rääkimiseni isiklikest ahistamiskogemustest avalikumalt. Selle töö eesmärk on koondada selliseid seksuaalse kuritarvitamise kogemusi, et hõlbustada sotsiaalmeedia konstruktsioonide paremat mõistmist ja kaasa tuua sotsiaalseid muutusi. On leitud, et kuritarvitamise avalikustamisel on positiivne psühholoogiline mõju. Seega väidame, et sellist teavet saab kasutada paremate sotsiaalsete muutuste kampaaniate loomiseks, analüüsides, kuidas kasutajad reageerivad nendele lugudele ja saada parem ülevaade seksuaalse kuritarvitamise tagajärgedest. Me kasutame kolmeosalist Twitteri-spetsiifilist sotsiaalmeedia languaži mudelit, et eraldada isiklikud mälestused seksuaalsest ahistamisest Twitteri postitustest. Laiaulatuslik võrdlus kaasaegsete üldiste ja spetsiifiliste mudelitega koos detailse veaanalüüsiga uurib meie pakutud mudeli väärtust.

Abstract

موجودات اطلاعات اجتماعی بسیار بزرگ آنلاین، همراه با روش‌های کامپیوتر، می‌تواند به ما کمک کند جواب سوالات بنیادی مربوط به زندگی اجتماعی ما، مخصوصا به سلامتی و سالم ما. ترند #MeToo به مردم راجع به تجربه‌های شخصی از آزار بیشتر به طور آشکار صحبت می‌کند. این کار برای جمع کردن این تجربه های تجربه جنسی برای آسانی درک بهتر از ساختار رسانه های اجتماعی و تغییرات اجتماعی است. فهميده شده که مطمئن هستم که مطمئن باشم مطمئن بشه که مطمئن بشه مطمئن بشه بنابراین، ما توضیح دادیم که این اطلاعات می تواند برای ایجاد کمپانی بهتر برای تغییر اجتماعی با تحلیل کردن چگونه کاربران به این داستانها واکنش می‌کنند و برای یادآوری بهتر در نتایج جراحی جنسی باشد. ما از سه بخش توئیتر استفاده می کنیم مدل رسانه های اجتماعی مخصوص برای جدا کردن یادآوری شخصی از آزار جنسی از توئیتر. یک مقایسه وسیع با مدل های ژنتریک و ویژه هنری با یک تحلیل خطای ناپدید شده، حقیقت مدل پیشنهاد ما را تحقیق می کند.

Abstract

Laajan verkkososiaalisen datan saatavuus yhdistettynä laskennallisiin menetelmiin voi auttaa meitä vastaamaan yhteiskunnalliseen elämään, erityisesti terveyteen ja hyvinvointiin liittyviin peruskysymyksiin. #MeToo-trendi on saanut ihmiset puhumaan henkilökohtaisista häirintäkokemuksista avoimemmin. Työn tarkoituksena on koota yhteen tällaisia seksuaalisen hyväksikäytön kokemuksia sosiaalisen median rakenteiden ymmärtämiseksi ja sosiaalisen muutoksen aikaansaamiseksi. On todettu, että väärinkäytösten paljastamisella on myönteisiä psykologisia vaikutuksia. Näin ollen väitämme, että tällaista tietoa voidaan hyödyntää luomaan parempia kampanjoita sosiaalisen muutoksen edistämiseksi analysoimalla, miten käyttäjät reagoivat näihin tarinoihin ja saamaan paremman käsityksen seksuaalisen hyväksikäytön seurauksista. Käytämme kolmiosaista Twitter-spesifistä sosiaalisen median Lan- guage-mallia erottaaksemme henkilökohtaiset muistot seksuaalisesta häirinnästä Twitter-viesteistä. Laaja vertailu uusimpiin yleisiin ja erityisiin malleihin sekä virheellinen analyysi selvittää ehdotetun mallin ansioita.

Abstract

La disponibilité de données sociales en ligne à grande échelle, associée à des méthodes informatiques, peut nous aider à répondre à des questions fondamentales relatives à notre vie sociale, en particulier à notre santé et à notre bien-être. La tendance #MeToo a conduit les gens à parler plus ouvertement de leurs expériences personnelles de harcèlement. Ce travail tente d'agréger de telles expériences d'abus sexuels afin de faciliter une meilleure compréhension des constructions des médias sociaux et d'apporter un changement social. Il a été constaté que la divulgation de mauvais traitements a des répercussions psychologiques positives. Par conséquent, nous soutenons que ces informations peuvent être utilisées pour créer de meilleures campagnes de changement social en analysant la façon dont les utilisateurs réagissent à ces histoires et pour obtenir une meilleure compréhension des conséquences des abus sexuels. Nous utilisons un modèle de langage des médias sociaux en trois parties spécifique à Twitter pour séparer les souvenirs personnels de harcèlement sexuel des publications Twitter. Une comparaison approfondie avec des modèles génériques et spécifiques de pointe ainsi qu'une analyse détaillée des erreurs explorent le mérite de notre modèle proposé.

Abstract

Is féidir le hinfhaighteacht sonraí sóisialta ar mhórscála ar líne, mar aon le modhanna ríomhaireachtúla, cabhrú linn ceisteanna bunúsacha a fhreagairt a bhaineann lenár saolta sóisialta, go háirithe ár sláinte agus ár bhfolláine. Mar gheall ar an treocht #MeToo tá daoine ag caint ar eispéiris phearsanta ar chiapadh ar bhealach níos oscailte. Déanann an obair seo iarracht eispéiris den sórt sin ar mhí-úsáid ghnéis a chomhbhailiú chun tuiscint níos fearr a éascú ar struchtúir na meán sóisialta agus chun athrú sóisialta a chur i gcrích. Fuarthas amach go bhfuil tionchair shíceolaíocha dhearfacha ag baint le nochtadh mí-úsáide. Mar sin, áitímid gur féidir faisnéis den sórt sin a ghiaráil chun feachtais níos fearr a chruthú le haghaidh athrú sóisialta trí anailís a dhéanamh ar an mbealach a bhfreagraíonn úsáideoirí do na scéalta seo agus chun léargas níos fearr a fháil ar iarmhairtí na mí-úsáide gnéis. Bainimid úsáid as Múnla Teanga Meán Sóisialta a bhaineann go sonrach le Twitter trí chuid chun cuimhní pearsanta ar ghnéaschiapadh a scaradh ó phoist Twitter. Déanann comparáid fhairsing le samhlacha cineálacha agus sainiúla úrscothacha mar aon le hanailís earráide mionsonraithe iniúchadh ar fhiúntas ár múnla molta.

Abstract

Tilayan data masu ƙaranci masu ƙaranci a shagala, da shirin hanyoyin lissafa, yana iya taimakon mu da su karɓi masu tambayar muhimmi da za'a fara zuwa rayukanmu masu jamii, hususan afya da alhẽri. Tirkin #MeTo ya saba wa mutane su yi magana a kan cũtarwa kanana da bayani. Wannan aikin-jarraba ta ƙara bayan abincin abuse na sexeni dõmin ya sauƙa ƙara mafiya fahimci ga tsarin mitandaki na jamii kuma ta zo da musanya na jami. It has been found that disclo- sure of abuse has positive psychological im- pacts. Saboda haka, Munã jãyayya cewa, wannan informa tion- za'a iya ƙara shi dõmin ya sami campinan mafiya alhẽri wa musanyawa ga jamii, ko kuma mu yi anarra yadda misãlai suke karɓa wa hadiyadan nan kuma dõmin su sami wani gannai mafi alhẽri a matsayin abubuwa. Tuna yi amfani da Model na Lugha na Twitter-Specific Socio-Socket-Lugha-Lugha dõmin mu rarrabe masu ambaton zargi na mutane daga posten Twitter. Wata sami mai faɗi da state-of-the-art-genomi da misãlai masu ƙayyade sami da wani analyn ɓata da-tailed, yana samun mai ƙaranci ga misãlai da aka buƙata.

Abstract

ההזדמנות של נתונים חברתיים ברשת גדולים, יחד עם שיטות חישובים, יכולה לעזור לנו לענות על שאלות בסיסיות שקשורות לחיים החברתיים שלנו, במיוחד לבריאות ובריאותנו. הטנדרט #MeToo הוביל לאנשים לדבר על חוויות אישיות של הטרדה יותר פתוח. This work at- tempts to aggregate such experiences of sex- ual abuse to facilitate a better understanding of social media constructs and to bring about social change. נמצא שדיסקלו בטוח על התעללות יש השלכות פסיכולוגיות חיוביות. לכן, אנחנו טוענים שמידע כזה יכול להשתמש כדי ליצור קמפיינות טובות יותר לשינוי חברתי על ידי ניתוח איך המשתמשים מגיבים לסיפורים האלה ולקבל הבנה טובה יותר לתוצאות של התעללות מינית. אנחנו משתמשים בשלושה חלקים של דוגמא טוויטר-ספציפית למדיה החברתית לאנג-גוז כדי להפריד זיכרונות אישיים של הטרדה מינית מפוסטים טוויטר. השוואה רחבה עם מודלים גנרליים ומספציפים מצוינים, יחד עם ניתוח שגיאות מפוקפק חוקר את הרווחה של המודל המוצע שלנו.

Abstract

कम्प्यूटेशनल तरीकों के साथ मिलकर बड़े पैमाने पर ऑनलाइन सामाजिक डेटा की उपलब्धता हमें हमारे सामाजिक जीवन, विशेष रूप से हमारे स्वास्थ्य और कल्याण से संबंधित मौलिक सवालों के जवाब देने में मदद कर सकती है। #MeToo प्रवृत्ति ने लोगों को उत्पीड़न के व्यक्तिगत अनुभवों के बारे में अधिक खुले तौर पर बात करने के लिए प्रेरित किया है। यह काम सोशल मीडिया निर्माणों की बेहतर समझ को सुविधाजनक बनाने और सामाजिक परिवर्तन लाने के लिए सेक्सुअल दुर्व्यवहार के ऐसे अनुभवों को एकत्रित करने के लिए लुभाता है। यह पाया गया है कि दुरुपयोग के बारे में खुलासा करने में सकारात्मक मनोवैज्ञानिक समझौता है। इसलिए, हम तर्क देते हैं कि इस तरह की सूचना सामाजिक परिवर्तन के लिए बेहतर अभियान बनाने के लिए लाभ उठा सकती है, यह विश्लेषण करके कि उपयोगकर्ता इन कहानियों पर कैसे प्रतिक्रिया करते हैं और यौन शोषण के परिणामों में बेहतर अंतर्दृष्टि प्राप्त करते हैं। हम ट्विटर पोस्ट से यौन उत्पीड़न की व्यक्तिगत यादों को अलग करने के लिए तीन भाग ट्विटर-विशिष्ट सोशल मीडिया लैन-ग्वेज मॉडल का उपयोग करते हैं। एक de-tailed त्रुटि विश्लेषण के साथ अत्याधुनिक जेनेरिक और विशिष्ट मॉडल के साथ एक व्यापक तुलना हमारे प्रस्तावित मॉडल की योग्यता की पड़ताल करती है।

Abstract

Dostupnost velikih internetskih socijalnih podataka zajedno s računalnim metodama može nam pomoći odgovoriti na temeljna pitanja vezana za naše društvene živote, posebno na zdravlje i dobro. Trend #MeToo doveo je do ljudi koji govore o osobnim iskustvima uznemiravanja otvorenije. Ovaj rad na iskušenju okupljanja takvih iskustva seksualnog zlostavljanja kako bi olakšao bolje razumijevanje konstrukcija društvenih medija i doveo do socijalne promjene. Pronašli su da je disklo sigurno zlostavljanje u pozitivnim psihološkim im-paktima. Stoga smo tvrdili da takva informacija može uticati na stvaranje boljih kampanja za društvene promjene analiziranjem kako korisnici reagiraju na te priče i dobiti bolji uvid u posljedice seksualnog zloupotrebe. Koristili smo tri dijela specijalnog socijalnog medija Lan-guage Model a za odvajanje osobnih spomenika seksualnog uznemiravanja iz Twitter postova. Ogromna usporedba s općim i specifičnim modelima stanja umjetnosti zajedno s detaljnom analizom greške istražuje zaslugu našeg predloženog model a.

Abstract

A nagyszabású online közösségi adatok rendelkezésre állása és a számítástechnikai módszerek segíthetnek megválaszolni a társadalmi életünkkel, különösen az egészségünkkel és jólétünkkel kapcsolatos alapvető kérdéseket. A #MeToo trend arra vezetett, hogy az emberek nyíltabban beszélnek a zaklatás személyes tapasztalatairól. Ez a munka arra ösztönzi a szexuális visszaélések ilyen tapasztalatait, hogy megkönnyítse a közösségi média konstrukcióinak jobb megértését és a társadalmi változásokat hozzon létre. Megállapították, hogy a visszaélés biztosítása pozitív pszichológiai hatással jár. Ezért azt állítjuk, hogy az ilyen információk hatékonyabb kampányokat hozhatnak létre a társadalmi változás érdekében azáltal, hogy elemezzék, hogy a felhasználók hogyan reagálnak ezekre a történetekre, és jobban betekintést nyerhetnek a szexuális zaklatás következményeire. Egy három részes Twitter-specifikus közösségi média nyelvű modellt használunk, hogy elkülönítsük a szexuális zaklatás személyes emlékeit a Twitter posztoktól. A legkorszerűbb általános és specifikus modellekkel való átfogó összehasonlítás, valamint a határozott hibaelemzés feltárja javasolt modellünk érdemeit.

Abstract

Մեծ մակարդակի առցանց սոցիալական տվյալների հասանելիությունը, միասին հաշվարկների մեթոդների հետ, կարող է օգնել մեզ պատասխանել մեր սոցիալական կյանքի, հատկապես մեր առողջության և բարեկեցության հիմնական հարցերին: #MeToo-ի տենդենսը հանդիսացավ մարդկանց խոսելու անձնական ոգևորման փորձառությունների մասին ավելի բաց: Այս աշխատանքը փորձում է համախմբել սեռական չարաշահումների նման փորձը, որպեսզի ավելի լավ հասկանալ սոցիալական լրատվամիջոցների կառուցվածքները և հասարակական փոփոխություններ ստեղծել: Պարզվել է, որ չարաշահույթի մասին վստահ դիսկը դրական հոգեբանական ազդեցություններ ունի: Hence, we contend that such informa- tion can leveraged to create better campaigns for social change by analyzing how users react to these stories and to obtain a better insight into the consequences of sexual abuse. Մենք օգտագործում ենք երեք մաս Թվիթերի կոնկրետ սոցիալական լրատվամիջոցների լեզու մոդելը, որպեսզի բաժանենք Թվիթերի տեղադրություններից սեռական բռնաբարկության անձնական հիշողությունները: Ավելի լայն համեմատությունը նորագույն ընդհանուր և կոնկրետ մոդելների հետ միասին սխալների վերլուծության հետ ուսումնասիրում է մեր առաջարկված մոդելի արժեքը:

Abstract

Keadaan data sosial online skala besar, bergabung dengan metode komputasi dapat membantu kita menjawab pertanyaan dasar yang berhubungan dengan kehidupan sosial kita, terutama kesehatan dan kesejahteraan kita. Trend #MeToo telah membawa orang berbicara tentang pengalaman pribadi pelecehan lebih terbuka. Pekerjaan ini menggoda untuk menggabungkan pengalaman seperti penyalahgunaan seksual untuk memudahkan pemahaman yang lebih baik tentang konstruksi media sosial dan untuk membawa perubahan sosial. Ditemukan bahwa disklo- yakin penyalahgunaan memiliki dampak psikologi positif. Hence, we contend that such informa- tion can leveraged to create better campaigns for social change by analyzing how users react to these stories and to obtain a better insight into the consequences of sexual abuse. Kami menggunakan tiga bagian Model Lan-guage Social Media Spesifik Twitter untuk memisahkan kenangan pribadi pelecehan seksual dari pos Twitter. Perbandingan ekstensif dengan model generik dan spesifik state-of-the-art bersama dengan analisis kesalahan dekat mengeksplorasi keuntungan dari model kami yang diusulkan.

Abstract

La disponibilità di dati sociali online su larga scala, unita a metodi computazionali, può aiutarci a rispondere a domande fondamentali relative alla nostra vita sociale, in particolare alla nostra salute e benessere. La tendenza #MeToo ha portato le persone a parlare più apertamente delle esperienze personali di molestie. Questo lavoro tenta di aggregare tali esperienze di abuso sessuale per facilitare una migliore comprensione dei costrutti dei social media e per portare a un cambiamento sociale. È stato scoperto che la divulgazione sicura di abusi ha effetti psicologici positivi. Pertanto, sosteniamo che tali informazioni possono essere sfruttate per creare migliori campagne di cambiamento sociale analizzando come gli utenti reagiscono a queste storie e per ottenere una migliore comprensione delle conseguenze degli abusi sessuali. Utilizziamo un modello di social media specifico su Twitter in tre parti per separare i ricordi personali di molestie sessuali dai post su Twitter. Un ampio confronto con modelli generici e specifici all'avanguardia insieme ad un'analisi degli errori defailed esplora il merito del modello proposto.

Abstract

大規模なオンラインソーシャルデータの利用可能性と計算方法は、私たちの社会生活、特に私たちの健康と福祉に関する基本的な質問に答えるのに役立ちます。 # MeTooのトレンドは、ハラスメントの個人的な経験についてより公然と話すようになりました。この研究は、ソーシャルメディアの構成をよりよく理解し、社会的変化をもたらすために、性的虐待のそのような経験を集約する傾向がある。虐待の証拠には、肯定的な心理的効果があることがわかっている。したがって、私たちは、これらのストーリーに対するユーザーの反応を分析し、性的虐待の結果についてより良い洞察を得ることによって、社会変革のためのより良いキャンペーンを作成するためにこのような情報を活用できると主張しています。私たちは、Twitter固有のソーシャルメディアランゲージモデルの3つの部分を使用して、セクシャルハラスメントの個人的な記憶をTwitterの投稿から分離します。最先端のジェネリックおよび特定のモデルとの広範な比較と、誤差分析は、提案されたモデルのメリットを探ります。

Abstract

Awak dhéwé éntuk barêng-barêng online, dadi sing isiné karo perangkat komputer sing bisa nyebuté awak dhéwé ngéwangi kesempatan tanggal barang basa- ingkang nganggep uripé sing sami uwong, karo akeh sing wér dumadhi lan alam. #MeT luwih dolanan sing paling beraksi kanggo wong wong liyane perbudhakan kanggo ngerasahan luwih apik. Awak iki - mbenggo kuwi mau ngerasakno karo hal-apik sing luwih apik- kanggo ngubahi perusahaan sing luwih apik sing luwih apik sing luwih apik sing dimulai media susahe lan ngelambane menyang paling apel. Rasane wis digowok ngomongke, nek ngomongke isi ora tau ngomongke isi 'im' apat. Kaya, awak dhéwé ngerasakno karo ngono informasi luwih iso nggawe kampanyen luwih dumadhi kanggo nggawe lanjut cara-lanjut sing nguasai perusahaan nganggep kuwi kesempatan karo nganggep kuwi mau sing luwih apik dhéwé, mengko awak dhéwé sing luwih apik lan ora bisa Awak dhéwé éntukno telu pating tuytir-Ketok Media Lan- nggawe Model kanggo segala nggawe nguasai perbudhakan- nggawe nguasai perbudhakan kanggo ngerasai capar-opo sing secara susahe nang Internet Genjer-Genjer kelas karo hal-nambah karo hal-nambah generic karo model sing dibenalke karo hal-nambah kanggo kelas ndelah

Abstract

დიდი საზოგადო მონაცემების მისამართლობა, რომელიც კომპუტაციალური მეტოვებით დაკავშირებულია, შეგვიძლია ჩვენთვის ფუნდამენტური კითხვების შესახებ, რომელიც ჩვენი საზ #MeToo-ის რრენდი ადამიანებს უფრო გახსნა ადამიანებს საუკეთესო გამოცდილების შესახებ. ეს სამუშაო სამუშაო შემდეგ სექსუალური გამოცდილებების შესაძლებლობად სოციალური მედია კონტრუქტურების უკეთესი გაგრძნობის და სოციალური ცვლილების შესაძლებ ჲრკპთჳა ჟვ, ფვ ეთჟკლჲ- ჟთდსპნჲ, ფვ ნაოპაგთლჟრგჲრჲ თმა ოჲჱთრთგნთ ოაკრთ. ამიტომ, ჩვენ ვთქვათ, რომ ასეთი ინფორმაცია- ინფორმაცია შეუძლია გამოიყენება სოციალური ცვლილებისთვის უკეთესი კამპანიების შექმნა, ანალიზებით როგორ გამოყენებელი ამ ისტორიების რეაქტირებას და და ჩვენ გამოყენებთ სამი ნაწილი Twitter-სპეციფიკური სოციალური მედია Lan- guage მოდელს, რომ გადავწეროთ სექსოლური დაკავშირებების პირადი შესახებ. განსაზღვრებული შემდგომარება ჩვენი მოდელის მოსაზღვრებას და განსაზღვრებული მოდელთან და განსაზღვრებული შეცდომების ანალიზაციის შემდგომარება.

Abstract

Интернеттегі әлеуметтік деректерінің үлкен масштабы, компьютерлік әдістерімен бірге бірге негізгі сұрақтарды жауап беруге көмектеседі, әсіресе біздің саулық және саулық және қасиеттері Мету тендендігі адамдардың өзінің жеке тәжірибесі туралы көтеріп жатыр. Бұл жұмыс социалдық медиа құрылғыларын жақсы түсінуге және социалдық өзгерістерді жақсы түсінуге көмектесу үшін секс жұмысының тәжірибесін жинақтауға тырысты. Бұл дискро-қауіпсіздіктердің негізгі психологиялық имлектері бар. Сондықтан біз бұл мәлімет - жақсы мәлімет, әлеуметтік өзгерістер үшін жақсы кампаниялар жасауға арналған, пайдаланушылардың осы оқиғаларға қалай жауап беру және сексуалдық жеңіліктердің нәти Біз Твиттердің үш бөлігін Твиттердің жіберіліктерінен сексуалдық қарқыныштарды бөліктіру үшін Твиттердің үш бөлігін қолданамыз. Қате анализациясының күйіне келесі жалпы және ерекше үлгілерімен сәйкестікті салыстыруға болады.

Abstract

대규모 온라인 사회 데이터의 가용성과 계산 방법은 우리의 사회 생활과 관련된 기본적인 문제, 특히 우리의 건강과 행복에 대답하는 데 도움을 줄 수 있다.# 미투 트렌드 때문에 사람들이 더 공개적으로 소란의 개인 경력을 이야기하게 된다.이 작업은 소셜미디어의 구조를 더 잘 이해하고 사회 변혁을 가져오기 위해 이런 성학대 경험을 한데 모으려고 한다.학대에 대한 의심이 긍정적인 심리적 영향을 미친다는 연구결과가 나왔다.따라서 우리는 이러한 이야기에 대한 사용자의 반응을 분석하고 성학대의 결과를 더욱 잘 이해함으로써 이러한 정보를 이용하여 더욱 좋은 사회 변혁 활동을 만들 수 있다고 생각한다.우리는 성희롱의 개인적인 추억을 트위터 게시물과 분리하는 세 부분으로 구성된 특정 소셜미디어 언어 모델을 사용한다.가장 선진적인 통용과 특정 모델과의 광범위한 비교, 그리고 상세한 오차 분석을 통해 우리가 제시한 모델의 장점을 탐색했다.

Abstract

Galimybė gauti didelio masto internetinius socialinius duomenis kartu su skaičiavimo metodais gali padėti mums atsakyti į pagrindinius klausimus, susijusius su mūsų socialiniu gyvenimu, ypač mūsų sveikata ir gerove. Dėl #MeToo tendencijos žmonės atvirai kalbėjo apie asmeninę priekabiavimo patirtį. Šis darbas bando sujungti tokią seksualinio piktnaudžiavimo patirtį, kad būtų lengviau suprasti socialinės žiniasklaidos konstrukcijas ir paskatinti socialinius pokyčius. Nustatyta, kad piktnaudžiavimo saugumas turi teigiamą psichologinį poveikį. Hence, we contend that such informa- tion can leveraged to create better campaigns for social change by analyzing how users react to these stories and to obtain a better insight into the consequences of sexual abuse. Naudojame trijų dalių Twitter specifinės socialinės žiniasklaidos kalbos modelį, kad atskirtume asmeninius seksualinio priekabiavimo atminimus nuo Twitter postų. Išsamus palyginimas su naujausiais generiniais ir konkrečiais modeliais ir nuodugni klaidų analizė išnagrinėja mūsų siūlomo modelio naudą.

Abstract

Достапноста на големи онлајн социјални податоци, заедно со компјутациски методи може да ни помогне да одговориме на основните прашања поврзани со нашите социјални животи, особено нашето здравје и благосостојба. The #MeToo trend has led to people talking about personal experiences of harassment more openly. This work at- tempts to aggregate such experiences of sex- ual abuse to facilitate a better understanding of social media constructs and to bring about social change. Откриено е дека дисклосигурно злоупотребата има позитивни психолошки импакти. Hence, we contend that such informa- tion can leveraged to create better campaigns for social change by analyzing how users react to these stories and to obtain a better insight into the consequences of sexual abuse. Користиме три дела од Твитер специфичниот модел на социјални медиуми за да ги одделиме личните спомени за сексуално малтретирање од постови на Твитер. Експерсивната споредба со најновите генерални и специфични модели заедно со одредена анализа на грешки ја истражува заслугата на нашиот предложен модел.

Abstract

വളരെ വലിയ സാമൂഹിക വിവരങ്ങളുടെ ലഭ്യമല്ല, കണക്കൂട്ടിക്കൂട്ടിയ രീതികളോടൊപ്പം, നമ്മുടെ സാമൂഹിക ജീവിതത്തിലേക്ക് വിശേഷിക്കുന്ന സാമ #മെട്ടുവിന്റെ പ്രധാനപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്ന സ്വകാര്യ അനുഭവങ്ങളെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കു സാമൂഹിക മാധ്യമങ്ങളുടെ നിര്‍മ്മാണങ്ങളെക്കുറിച്ച് നല്ല മനസ്സിലാക്കാനും സാമൂഹിക മാറ്റങ്ങളെക്കുറിച്ചും സംസാമൂഹ് അത് കണ്ടെത്തിയിരിക്കുന്നു- തീര്‍ച്ചയായും ഉപദ്രവങ്ങള്‍ക്ക് പ്രോസിക്കേറ്റ് മൈക്കോളജിക്കല്‍ പ്രച അതുകൊണ്ട്, ഈ വിവരങ്ങള്‍ക്ക് എങ്ങനെയാണ് ഉപയോക്താക്കള്‍ ഈ കഥകള്‍ക്ക് പ്രതികരിക്കുന്നതെന്നും സാമൂഹിക മാറ്റങ്ങള്‍ക്കുവേണ്ടിയും സാമൂഹ്യത്തില്‍ We use a three part Twitter-Specific Social Media Lan- guage Model to segregate personal recollec- tions of sexual harassment from Twitter posts. പ്രൊദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട മോഡലുകളുടെ സ്റ്റേറ്റ് സാമാന്യത്തിലും പ്രത്യേകിച്ച മാതൃകങ്ങളുമായി ഒരു വിശാലമായ തുല്യമായ തുല്യമാ

Abstract

Томоохон онлайн нийгмийн мэдээллийн хэрэглээ, компьютерийн аргаар холбогдсон, нийгмийн амьдралд, ялангуяа эрүүл мэндийн болон сайхан амьдралын тухай үндсэн асуултуудын хариултыг бидэнд тусалж чадна. #MeToo тенденс хүмүүст хувийн зовлонг илүү нээлттэй ярьж байдаг. Энэ ажил нь нийгмийн мэдээллийн бүтээгдэхүүний илүү сайн ойлголтыг, нийгмийн өөрчлөлт хийх боломжтой, секс хүйсийн зөрчилдөөний туршлагыг нийлүүлэх шаардлагатай. Хэрвээ зөрчилдөөн эерэг сэтгэл зүйн im-хамтын эерэг байдалтай гэдгийг олж мэдсэн. Тиймээс бид ийм мэдээллийн мэдээлэл нийгмийн өөрчлөлтийн сайхан кампанийг бүтээхэд хэрэглэгчид хэрхэн эдгээр түүхийн урвалд хандлага болон сексуаллын зөрчилдөөний үр дүнд илүү сайхан ойлголт гаргах боломжтой гэж хэлсэн. Бид Твиттерийн 3 хэсэг, нийгмийн мэдээллийн загварын загварыг Твиттерийн хувьд хүний сэтгэл хөдлөлийн зөрчилдөөнийг хуваалцахын тулд ашиглаж байна. Урлагийн ерөнхий болон тодорхой загвартай харьцуулахад бидний санал өгсөн загварын үнэ цэнийг судалдаг.

Abstract

The availability of large-scale online social data, coupled with computational methods can help us answer fundamental questions relat- ing to our social lives, particularly our health and well-being. Tenderasi #MeToo telah membawa orang bercakap tentang pengalaman peribadi mengganggu lebih terbuka. This work at- tempts to aggregate such experiences of sex- ual abuse to facilitate a better understanding of social media constructs and to bring about social change. Ia telah ditemukan bahawa disklo- pasti penyalahgunaan mempunyai dampak psikologi positif. Oleh itu, kami menegaskan bahawa maklumat seperti ini boleh berguna untuk mencipta kampanye yang lebih baik untuk perubahan sosial dengan menganalisis bagaimana pengguna bereaksi kepada cerita-cerita ini dan untuk mendapatkan pandangan yang lebih baik terhadap konsekuensi penyalahgunaan seksual. Kami menggunakan tiga bahagian Model Lan-guage Media Sosial Khusus Twitter untuk memisahkan kenangan peribadi gangguan seksual dari pos Twitter. An extensive comparison with state-of-the-art generic and specific models along with a de- tailed error analysis explores the merit of our proposed model.

Abstract

Id-disponibbiltà ta’ dejta soċjali onlajn fuq skala kbira, flimkien ma’ metodi ta’ komputazzjoni tista’ tgħinna nwieġbu mistoqsijiet fundamentali relatati mal-ħajjiet soċjali tagħna, b’mod partikolari s-saħħa u l-benesseri tagħna. The #MeToo trend has led to people talking about personal experiences of harassment more openly. Din il-ħidma tfittex li tgħaqqad dawn l-esperjenzi ta’ abbuż sesswali biex tiffaċilita fehim a ħjar tal-kostruzzjonijiet tal-midja soċjali u biex twassal għal bidla soċjali. Instab li l-iżgurar tal-abbuż għandu impatti psikoloġiċi pożittivi. Għalhekk, a ħna nindirizzaw li informazzjoni bħal din tista’ tgħin biex to ħloq kampanji aħjar għall-bidla soċjali billi tanalizza kif l-utenti jirreaġixxu għal dawn l-istoriji u biex tinkiseb għarfien aħjar dwar il-konsegwenzi tal-abbuż sesswali. Aħna nużaw mudell ta’ lingwa tal-midja soċjali speċifika għal Twitter bi tliet partijiet biex nissegregaw il-memorji personali ta’ fastidju sesswali minn postijiet ta’ Twitter. An extensive comparison with state-of-the-art generic and specific models along with a de- tailed error analysis explores the merit of our proposed model.

Abstract

De beschikbaarheid van grootschalige online sociale data, gekoppeld aan rekenkundige methoden, kan ons helpen fundamentele vragen te beantwoorden met betrekking tot ons sociale leven, met name onze gezondheid en welzijn. De #MeToo trend heeft ertoe geleid dat mensen openlijker praten over persoonlijke ervaringen van intimidatie. Dit werk tracht dergelijke ervaringen van seksueel misbruik samen te voegen om een beter begrip van sociale media constructies te vergemakkelijken en sociale verandering teweeg te brengen. Het is gebleken dat disclosure van misbruik positieve psychologische gevolgen heeft. Daarom stellen wij dat dergelijke informatie kan worden ingezet om betere campagnes voor sociale verandering te creëren door te analyseren hoe gebruikers op deze verhalen reageren en een beter inzicht te krijgen in de gevolgen van seksueel misbruik. We gebruiken een driedelig Twitter-specifiek Social Media Lan- ge Model om persoonlijke herinneringen aan seksuele intimidatie te scheiden van Twitter posts. Een uitgebreide vergelijking met state-of-the-art generieke en specifieke modellen samen met een gedetaileerde foutanalyse onderzoekt de waarde van ons voorgestelde model.

Abstract

Tilgjengeligheten av store forskjellige sosiale dataar, saman med datametodar, kan hjelpa oss å svare på grunnleggjande spørsmål som er relaterte til våre sosiale liv, spesielt helse og godkjenning våre. #MeToo-trenden har førte til folk å snakke om personlege opplevelsar av påverka meir åpenleg. Dette arbeidet er forsøkt for å samla slike opplevelsar av seksuelle misbruk for å gjera ei bedre forståelse av sosiale media-konstruksjonar og å gjera om sosiale endringar. Det er funne at disklo- sikker på at misbruk har positiv psihologiske im- pakkar. Det er derfor vi tvar at slike informasjon kan levera til å laga bedre kampanjer for sosiale endringar ved å analysera korleis brukarar reagerer på desse historiane og å få ein bedre innsikt i konsekvensane av seksuelle bruk. Vi bruker ein tre del på Twitter- spesifikk sosialmedialann- guage- modell for å segrega personlege rekolleringar av seksuelle forståking frå Twitter- postar. Eit utvida sammenligning med generelle og spesifikke modeller i kunsten sammen med ein de-halde feilanalyse utforskar høve til vår foreslått modell.

Abstract

Dostępność szeroko zakrojonych danych społecznościowych online w połączeniu z metodami obliczeniowymi może pomóc nam odpowiedzieć na podstawowe pytania dotyczące naszego życia społecznego, w szczególności naszego zdrowia i dobrego samopoczucia. Trend #MeToo doprowadził do otwarcia mówienia o osobistych doświadczeniach molestowania. Praca ta kusi do gromadzenia takich doświadczeń wykorzystywania seksualnego, aby ułatwić lepsze zrozumienie konstrukcji mediów społecznościowych i doprowadzić do zmian społecznych. Stwierdzono, że ujawnienie pewności nadużyć ma pozytywny wpływ psychologiczny. Stąd twierdzimy, że takie informacje mogą wykorzystać do tworzenia lepszych kampanii na rzecz zmian społecznych poprzez analizę reakcji użytkowników na te historie i uzyskanie lepszego wglądu w konsekwencje wykorzystywania seksualnego. Używamy trzyczęściowego modelu językowego dla Twittera, aby oddzielić osobiste wspomnienia molestowania seksualnego od postów na Twitterze. Obszerne porównanie z najnowocześniejszymi modelami generycznymi i specyficznymi oraz analiza błędów analizuje zalety proponowanego modelu.

Abstract

A disponibilidade de dados sociais online em larga escala, juntamente com métodos computacionais, pode nos ajudar a responder a questões fundamentais relacionadas à nossa vida social, particularmente nossa saúde e bem-estar. A tendência #MeToo levou as pessoas a falarem sobre experiências pessoais de assédio de forma mais aberta. Este trabalho tenta agregar tais experiências de abuso sexual para facilitar uma melhor compreensão das construções de mídia social e provocar mudanças sociais. Verificou-se que a revelação do abuso tem impactos psicológicos positivos. Assim, afirmamos que tais informações podem ser aproveitadas para criar melhores campanhas de mudança social, analisando como os usuários reagem a essas histórias e para obter uma melhor visão das consequências do abuso sexual. Usamos um modelo de linguagem de mídia social específico para o Twitter em três partes para separar as lembranças pessoais de assédio sexual de postagens no Twitter. Uma extensa comparação com modelos genéricos e específicos de última geração, juntamente com uma análise detalhada de erros, explora o mérito do nosso modelo proposto.

Abstract

Disponibilitatea datelor sociale online la scară largă, împreună cu metodele computaționale, ne poate ajuta să răspundem la întrebări fundamentale legate de viața socială, în special de sănătatea și bunăstarea noastră. Tendința #MeToo a condus oamenii să vorbească despre experiențele personale ale hărțuirii mai deschis. Această lucrare încearcă să agreseze astfel de experiențe de abuz sexual pentru a facilita o mai bună înțelegere a construcțiilor rețelelor sociale și pentru a aduce schimbări sociale. S-a constatat că dezvăluirea sigură a abuzului are efecte psihologice pozitive. Prin urmare, susținem că astfel de informații pot fi folosite pentru a crea campanii mai bune pentru schimbarea socială prin analiza modului în care utilizatorii reacționează la aceste povești și pentru a obține o mai bună perspectivă asupra consecințelor abuzului sexual. Utilizăm un model de limbă socială specific Twitter în trei părți pentru a separa amintirile personale ale hărțuirii sexuale de postările Twitter. O comparație amplă cu modele generice și specifice de ultimă generație, împreună cu o analiză a erorilor defalcate explorează meritele modelului propus.

Abstract

Наличие крупномасштабных социальных данных в Интернете в сочетании с вычислительными методами может помочь нам ответить на фундаментальные вопросы, связанные с нашей социальной жизнью, особенно с нашим здоровьем и благополучием. Тенденция #MeToo привела к тому, что люди стали говорить о личном опыте преследования более открыто. Эта работа имеет соблазн обобщить такой опыт сексуального насилия, чтобы облегчить лучшее понимание конструкций социальных сетей и осуществить социальные изменения. Было обнаружено, что раскрытие злоупотреблений имеет положительные психологические последствия. Следовательно, мы утверждаем, что такая информация может быть использована для создания лучших кампаний за социальные изменения путем анализа того, как пользователи реагируют на эти истории, и для получения лучшего понимания последствий сексуального насилия. Мы используем трехкомпонентную модель социальных сетей, специфичную для Твиттера, чтобы отделить личные сообщения о сексуальных домогательствах от сообщений в Твиттере. Широкое сравнение с самыми современными типовыми и конкретными моделями наряду с детальным анализом ошибок исследует достоинства предлагаемой нами модели.

Abstract

ලොකු සාමාජික දත්ත ලොකු ප්‍රශ්නයක් තියෙන්න පුළුවන්, පරිගණනය විදියට සම්බන්ධ විදියට අපිට උදව් කරන්න පුළුවන් අපේ සාමා මෙටූ විදියට මිනිස්සුන්ට පෞද්ගලික අත්දේශ ගැන කතා කරන්න පුළුවන් විදියට ප්‍රතිකාර කරනවා. මේ වැඩේ සාමාජික මධ්‍යමාධ්‍යම නිර්මාණය සහ සාමාජික වෙනස් ගැන ගොඩක් හොඳ තේරුම් ගන්න. ඒක හොයාගත්තා කියලා, විශ්වාස කරන්නේ විශ්වාස කරන්න විශ්වාස විශ්වාස කරන්නේ සාධාන්තික මානස ඉතින්, අපි කිව්වා ඒ වගේ තොරතුරු ක්‍රියාත්මක වෙනුවෙන් හොඳ කැම්පියාන්ස් වෙනුවෙන් සාමාජික වෙනස් කරන්න පුළුවන් විශ්ලේෂණය කරනව අපි ට්විටර් විශේෂ සාමාජික මිඩියාව ලැන් තුනක් භාවිතා කරනවා- පුද්ගලික ප්‍රතිකාරියක් නිර්මාණය කරනවා- තවිට්ට සාමාන්‍ය සාමාන්‍ය සහ විශේෂ විශේෂ විශේෂ විශේෂණයක් සමඟ ප්‍රමාණයක් අපේ ප්‍රයෝජන විශේෂ කරනවා.

Abstract

Razpoložljivost obsežnih spletnih socialnih podatkov skupaj z računalniškimi metodami nam lahko pomaga odgovoriti na temeljna vprašanja, povezana z našim družbenim življenjem, zlasti z našim zdravjem in blaginjo. Trend #MeToo je povzročil, da ljudje bolj odprto govorijo o osebnih izkušnjah nadlegovanja. To delo skuša združiti takšne izkušnje spolne zlorabe, da bi olajšali boljše razumevanje konstrukcij socialnih medijev in prinesli družbene spremembe. Ugotovljeno je bilo, da ima razkritje zlorabe pozitivne psihološke učinke. Zato trdimo, da se lahko takšne informacije spodbudijo za ustvarjanje boljših kampanj za družbene spremembe z analizo odziva uporabnikov na te zgodbe in boljši vpogled v posledice spolne zlorabe. Za ločevanje osebnih spominov o spolnem nadlegovanju iz objav na Twitterju uporabljamo tridelni model socialnih medijev, specifičen za Twitter. Obsežna primerjava z najsodobnejšimi generičnimi in specifičnimi modeli skupaj z analizo napak raziskuje prednost našega predlaganega modela.

Abstract

Helitaanka macluumaadka bulshada ee internetka oo ballaadhan, ee la xidhiidha qaababka xisaabta ah, waxay inaga caawinaysaa inay nooga jawaabaan su'aalaha aasaasiga ah oo ku saabsan noloshayada bulshada, khusuusan caafimaadkayaga iyo wanaagga. Qadooyinka #MeToo waxay dadka ka sheekaysatay arimaha shakhsiyeed ee isticmaalka si bayaan ah. Waxkaas wuxuu ku shaqeeyaa si uu u sii kordhiyo khibradaha isticmaalka galmada si uu u fududeeyo garashada ka wanaagsan dhismaha shabakadda bulshada iyo in la keeno beddelka bulshada. It has been found that disclo- sure of abuse has positive psychological im- pacts. Sababtaas darteed waxaynu ka fekeraynaa in macluumaadkaas oo kale ay sameyn karto campaign ka wanaagsan si ay u sameeyaan beddelasho bulshada si ay isticmaalayaashu u jawaabi karaan sheekooyinkan iyo si ay u helaan aragtida ka wanaagsan dhamaadka dhibaatooyinka galmada. Saddex qeybood oo ah nooca afka luuqada ee macluumaadka bulshada ee Twitterka ee gaarka ah ayaannu u isticmaalnaa noocyada Twitterka. Isbarbardhig dheer oo u eg qoraalka shahaadada qaranka iyo qaababka gaarka ah iyo baaritaanka qaladka ee ay dab-tailed ayaa baaritaanka modelkeena la soo jeeday.

Abstract

Disponibiliteti i të dhënave sociale online në shkallë të madhe, së bashku me metodat llogaritare mund të na ndihmojë të përgjigjemi pyetjeve thelbësore lidhur me jetën tonë shoqërore, veçanërisht shëndetin dhe mirëqenien tonë. Trendi #MeToo ka çuar njerëzit të flasin më haptazi për përvojat personale të ngacmimit. Ky punë provon të bashkojë përvojë të tilla të abuzimit seksual për të lehtësuar një kuptim më të mirë të ndërtimeve të medias sociale dhe për të sjellë ndryshime sociale. Është zbuluar se disklo-siguria e abuzimit ka pasoja psikologjike pozitive. Hence, we contend that such informa- tion can leveraged to create better campaigns for social change by analyzing how users react to these stories and to obtain a better insight into the consequences of sexual abuse. We use a three part Twitter-Specific Social Media Lan- guage Model to segregate personal recollec- tions of sexual harassment from Twitter posts. Një krahasim i gjerë me modelet gjenerikë dhe specifikë më të lartë së bashku me një analizë gabimi të shkurtuar eksploron merit ën e modelit tonë të propozuar.

Abstract

Dostupnost velikih internetskih socijalnih podataka zajedno sa računalnim metodama može nam pomoći da odgovorimo na temeljna pitanja koja se odnose na naše društvene živote, posebno na naše zdravlje i zdravlje. Trend #MeToo je doveo do ljudi koji govore o ličnim iskustvima uznemiravanja otvorenije. Ovaj rad na iskušenju okuplja takvo iskustvo seksualnog zlostavljanja kako bi olakšala bolje razumijevanje konstrukcija društvenih medija i donela društvene promene. Pronašli su da disklo-sigurno zlostavljanje ima pozitivne psihološke im-pakte. Stoga smo tvrdili da takva informacija može uticati na stvaranje boljih kampanja za društvene promene analizirajući kako korisnici reaguju na te priče i dobiti bolji uvid u posledice seksualnog zlostavljanja. Koristimo tri dijela specijalnog socijalnog medija Lan-guage Model a za odvajanje ličnih spomenika seksualnog uznemiravanja iz Twitter postova. Ogromna usporedba s generičnim i specifičnim modelima stanja umjetnosti zajedno s detaljnom analizom greške istražuje zaslugu našeg predloženog model a.

Abstract

Tillgången till storskaliga sociala data på nätet tillsammans med beräkningsmetoder kan hjälpa oss att besvara grundläggande frågor som rör våra sociala liv, särskilt vår hälsa och välbefinnande. Trenden #MeToo har lett till att människor pratar mer öppet om personliga upplevelser av trakasserier. Detta arbete frestar att samla sådana erfarenheter av sexuella övergrepp för att underlätta en bättre förståelse av sociala medier och för att åstadkomma social förändring. Det har konstaterats att avslöjande av missbruk har positiva psykologiska effekter. Därför hävdar vi att sådan information kan utnyttjas för att skapa bättre kampanjer för social förändring genom att analysera hur användare reagerar på dessa berättelser och få en bättre inblick i konsekvenserna av sexuella övergrepp. Vi använder en tre-delad Twitter-specifik sociala mediemodell för att separera personliga minnen av sexuella trakasserier från Twitter-inlägg. En omfattande jämförelse med state-of-the-art generiska och specifika modeller tillsammans med en avgränsad felanalys undersöker fördelarna med vår föreslagna modell.

Abstract

Upatikanaji wa takwimu kubwa za kijamii za mtandaoni, zilizoungwa na mbinu za kompyuta zinaweza kutusaidia kutujibu maswali ya msingi yanayorejea maisha yetu ya kijamii, hususani afya yetu na ustawi wetu. Mpango wa #MeToo umepelekea watu wakizungumzia uzoefu binafsi wa udhalilishaji unaofanywa wazi zaidi. Kazi hii kwa kujaribu kuongeza uzoefu wa aina hiyo wa unyanyasaji wa kijinsia ili kusaidia uelewa mzuri wa ujenzi wa mitandao ya kijamii na kuleta mabadiliko ya kijamii. Inagunduliwa kuwa disclo - kwa hakika unyanyasaji una mkataba chanya wa kisaikolojia. Hence, we contend that such informa- tion can leveraged to create better campaigns for social change by analyzing how users react to these stories and to obtain a better insight into the consequences of sexual abuse. Tunatumia sehemu tatu ya lugha ya lugha ya kijamii yenye mtandao wa Twita-Specific Social Media ili kuingiza kumbukumbu binafsi za matukio ya unyanyasaji wa kijinsia kutoka kwenye makala za Twita. Unganganishwa na hali ya aina ya aina ya sanaa na mifano maalum pamoja na uchambuzi wa makosa yaliyopinduliwa unagundua uzoefu wa mifano yetu ya pendekezo.

Abstract

பெரிய பொருளான இணைய சமூக தகவல் கிடைக்கும், கணக்கீட்டு முறைகளுடன் இணைந்து கொண்டிருக்கும் முறையான கேள்விகள் நம்முடைய சமூக வாழ்க்கையில #மெட்டு நடவடிக்கை மக்கள் தனிப்பட்ட அனுபவத்தைப் பற்றி பேசிக் கொண்டார்கள் மேலும் வெளிப்படையாக துன்ப இந்த வேலை செயல்படுகிறது - பெண்- வழக்கமான தீவிரவாதத்தின் அனுபவத்தை அதிகப்படுத்துவதற்கு சிறந்த புரிந்து சமூக ஊடக அமைப்பு இது தெரிந்து கொண்டிருக்கிறது - தீங்குதல் நிச்சயமாக நேர்மையான முறைமையான நேர ஒப்புகள் உள்ளது. அதனால், நாங்கள் விவாதம் செய்கிறோம் என்றால் இந்த தகவல்- சமூக மாற்றத்திற்கான சிறந்த நிறுவனங்களை உருவாக்க முடியும் என்று மற்றும் பயனர்கள் இந்த கதைகளி நாங்கள் மூன்று பகுதி Twitter- குறிப்பிட்ட சமூக ஊடகங்கள் மொழி மாதிரியை பயன்படுத்தி தனிப்பட்ட சொந்த நினைவூட்டல் நினைவுக்குறிப ஒரு விரிவான ஒப்பிடுதல் மாதிரி மரபணு மற்றும் குறிப்பிட்ட மாதிரிகளை ஒப்பிடுகிறது ஒரு டே- tailed பிழை ஆய்வு நம் திருந்திய மாதிரிய

Abstract

Çok yüksek online sosyal verilerin ulaşabileceği, hesaplama yöntemleri ile birleşmiş, sosyal hayatlarımıza, özellikle sağlığımıza ve sağlığımıza ilgili temel sorulara cevap verebilir. #MeToo sowgady adamlara şahsy tejribeler hakynda açyk bilen gürleşip getirdi. Bu iş, cinsel hizmetlerin tecrübelerini toplamak için sosyal medya yapılarının daha iyi anlayışını kolaylaştırmak ve sosyal değişiklikleri yaratmak için çabalar. Taşlanmagyň ynamly psikolojik im paketleri bar diýipdir. Şol sebäpli, biz şol informasiýa-da sosial üýtgetmek üçin gowy kampanýalary bejermek üçin nusgalaryň nädip şu hekaýalara jogap beren ýaly we sexul hili netijeleriniň netijelerini çykarmak üçin täsirleşip biler diýip pikir etdik. Biz Twitter-iň beýleki Sosyal Maglumaty Lany üç bölümini ulanýarys. Düşünmüş hata analizi bilen, sungat durumumuzda örnek ve spesifik modellerle büyük bir karşılaştırma teklif edilen modelimiz hakkını keşfetýär.

Abstract

بہت بڑی اسکیل آنلاین سوسیل ڈیٹا کا موجود ہے جو کمپیوٹریشن طریقے کے ساتھ ملی ہوئی ہے، ہمارے بنیادی سوال کی جواب دینے کی مدد کرتی ہے، ہماری سوسیل زندگی کے ساتھ، مخصوصاً ہماری سلامتی اور راحتی کے ساتھ۔ #MeToo ٹرنڈ لوگوں کو زیادہ آشکاری کے ذریعہ صحبت کرتا ہے۔ یہ کام ہے کہ اس طرح جسم کی بدکاری کا تجربہ جمع کرے اور سوسیل میڈیا ساختاروں کا بہتر سمجھنا اور سوسیل تغییر کے بارے میں آسان کرے۔ یہ پایا گیا ہے کہ ضرورت کی مطمئن ہے کہ مثبت روانی ایم-پیٹ ہیں۔ اسی وجہ سے ہم نے جھگڑا تھا کہ اس طرح کی اطلاعات کے ساتھ اچھی کمپینٹ بنانے کے لئے اچھی کمپینٹ بنا سکتی ہے، اس کے ذریعہ سے استعمال کرنے والے ان کہانیوں کے ساتھ کیسے عمل کرتے ہیں اور جنسی مذہب کے نتائج میں بہتر نظر حاصل کرنے کے لئے۔ ہم ایک تین حصہ توئیٹر-مخصوص سوسیل میڈیا لان استعمال کرتے ہیں- گوج موڈل کو ٹویٹر پوسٹ سے شخصی یادآوری کے ذکر سے جدا کرنے کے لئے۔ ایک گھیرے مقابلہ کے ساتھ ہمارے پیشنهاد مدل کی حقیقت کا تحقیق کرتا ہے.

Abstract

Onlaynda katta shaxsiy jamiyatlar maʼlumotiga ega bo'lishi, kompyuterlar usuli bilan bir necha bo'lgan so'zlar bizga jamiyatli hayotimizga, hususan sog'lom va yaxshi hayotimizga qayta olish asosiy savolllariga javob beradi. #MeToo treni odamlarning shaxsiy harakat tajribalari haqida gapiradigan odamlarga ko'proq taqdim qiladi. Bu ishni ijodkorlik misfoydalanuvchi tajribalarni ko'paytirish uchun, jamiyat media tuzuvlarini yaxshi o'rganish va ijodkorlik o'zgarishni yaratish mumkin. It has been found that disclo- sure of abuse has positive psychological im- pacts. Shunday qilib, bu haqida ma'lumotlar qo'shilishi mumkin, ijodkorlik o'zgarishlari uchun yaxshi harakatlarni yaratish mumkin va foydalanuvchilar shu hikoyalarga qanday javob berishini aniqlash va sexsiy abullar natijalariga yaxshi ko'rinishini aniqlash mumkin. Biz Twitter postlaridan foydalanuvchi shaxsiy harakat haqida foydalanish uchun uchta qismdan foydalanamiz. Name

Abstract

Việc cung cấp dữ liệu xã hội trên mạng trên diện rộng, kết hợp với các phương pháp tính to án có thể giúp chúng ta trả lời các câu hỏi quan trọng liên quan đến cuộc sống xã hội, đặc biệt là sức khỏe và hạnh phúc. The\ 35; MeToo trend has dẫn tới người ta nói rõ hơn về kinh nghiệm cá nhân về quấy rối. Công việc này thúc đẩy kết hợp các trải nghiệm lạm dụng tình dục để dễ hiểu hơn về các thiết lập truyền thông xã hội và để tạo nên sự thay đổi xã hội. Đã được tìm thấy việc tiết lộ... chắc chắn về lạm dụng có tố tâm lý tích cực. Do đó, chúng tôi tranh luận rằng thông tin này có thể thúc đẩy tạo ra những chiến dịch cải tiến xã hội tốt hơn bằng cách phân tích cách người dùng phản ứng với những câu chuyện này và để có một cái nhìn rõ hơn về hậu quả của lạm dụng tình dục. Chúng tôi sử dụng ba phần Twitter-đặc biệt truyền thông xã hội Lan-guage Model để phân biệt các thói xấu tình dục từ các bài đăng trên Twitter. Một cuộc so sánh đầy đủ với các mô hình chung và đặc biệt hiện đại cùng với một cuộc phân tích lỗi sai lệch do phía tả nghiên cứu giá trị của mô hình dự kiến.

Abstract

大在线社交数之可用性,加以算法,可以助答,特吾之康福也。 #MeToo趋势导致人们更公开地谈论骚扰的个人经历。总其性虐待,以趣社交媒体社会变革。已见,信虐有积极之心契。是以论用户之应,因以为社会变革,因以为性虐待。三分 Twitter 特定社交媒体语模样,隔性骚扰人忆 Twitter 帖。与先进通用与特定模形博较,而尾之,原吾所以为善。

Anthology ID:: P19-1241
Volume:: Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics
Month:: July
Year:: 2019
Address:: Florence, Italy
Venue:: ACL
SIG:
Publisher:: Association for Computational Linguistics
Note:
Pages:: 2527–2537
Language:
URL:: https://aclanthology.org/P19-1241
DOI:: 10.18653/v1/P19-1241
Bibkey:
Cite (ACL):: Arijit Ghosh Chowdhury, Ramit Sawhney, Rajiv Ratn Shah, and Debanjan Mahata. 2019. # YouToo? Detection of Personal Recollections of Sexual Harassment on Social MediaYouToo? Detection of Personal Recollections of Sexual Harassment on Social Media. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pages 2527–2537, Florence, Italy. Association for Computational Linguistics.
Cite (Informal):: # YouToo? Detection of Personal Recollections of Sexual Harassment on Social MediaYouToo? Detection of Personal Recollections of Sexual Harassment on Social Media (Ghosh Chowdhury et al., ACL 2019)
Copy Citation:
PDF:: https://aclanthology.org/P19-1241.pdf
Code: arijit1410/ACL2019-YouToo
Terminologies:

PDF Cite Search Code Translate