Hyppää sisältöön
    • FI
    • ENG
  • FI
  • /
  • EN
OuluREPO – Oulun yliopiston julkaisuarkisto / University of Oulu repository
Näytä viite 
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

On detecting online radicalization using natural language processing

Oussalah, Mourad; Faroughian, F.; Kostakos, Panos (2018-11-09)

 
Avaa tiedosto
nbnfi-fe2020042119546.pdf (374.7Kt)
nbnfi-fe2020042119546_meta.xml (38.69Kt)
nbnfi-fe2020042119546_solr.xml (29.10Kt)
Lataukset: 

URL:
https://doi.org/10.1007/978-3-030-03496-2_4

Oussalah, Mourad
Faroughian, F.
Kostakos, Panos
Springer Nature
09.11.2018

Oussalah M., Faroughian F., Kostakos P. (2018) On Detecting Online Radicalization Using Natural Language Processing. In: Yin H., Camacho D., Novais P., Tallón-Ballesteros A. (eds) Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2018. IDEAL 2018. Lecture Notes in Computer Science, vol 11315. Springer, Cham

https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
© Springer Nature Switzerland AG 2018. This is a post-peer-review, pre-copyedit version of an article published in Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2018. IDEAL 2018. The final authenticated version is available online at: https://doi.org/10.1007/978-3-030-03496-2_4.
https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
doi:https://doi.org/10.1007/978-3-030-03496-2_4
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2020042119546
Tiivistelmä

Abstract

This paper suggests a new approach for radicalization detection using natural language processing techniques. Although, intuitively speaking, detection of radicalization from only language cues is not trivial and very debatable, the advances in computational linguistics together with the availability of large corpus that allows application of machine learning techniques opens us new horizons in the field. This paper advocates a two stage detection approach where in the first phase a radicalization score is obtained by analyzing mainly inherent characteristics of negative sentiment. In the second phase, a machine learning approach based on hybrid KNN-SVM and a variety of features, which include 1, 2 and 3-g, personality traits, emotions, as well as other linguistic and network related features were employed. The approach is validated using both Twitter and Tumblr dataset.

Kokoelmat
  • Avoin saatavuus [38697]
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen
 

Selaa kokoelmaa

NimekkeetTekijätJulkaisuajatAsiasanatUusimmatSivukartta

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen