Detección de acoso cibernético en datos multimodales utilizando arquitecturas de aprendizaje profundo pre-entrenado - pericherla, subbaraju; Egambaram, Ilavarasan (Ingeniería Solidaria, 2021)
Introducción: El presente artículo es producto de la investigación “Detección del ciberacoso en datos mul-timodales utilizando arquitecturas de aprendizaje profundo pre-entrenadas”, desarrollada en Pondicherry Engineering College en el año 2020.Problema: Identificación de actividades de ciberacoso en datos multimodales de redes sociales.Objetivo: Proponer un modelo que pueda identificar la actividad de ciberacoso para datos de texto e imágenes.Metodología: Este artículo ha extraído las características del uso de dos arquitecturas previamente entrenadas para datos de texto e imágenes, con el fin de identificar actividades de ciberacoso en datos multimodales, características de texto concatenadas y características de imagen, antes de suministrarlas como entradas al clasificador.Resultados: Se ha realizado un análisis sobre el enfoque propuesto implementado en datos multimodales con Recall y F1-Score como medidas. La visualización Grad-cam se presenta para que las imágenes muestren regiones destacadas.Conclusión: Los resultados indican que el enfoque propuesto es eficiente en comparación con los métodos de referencia.Originalidad: el enfoque propuesto es eficaz y está conceptualizado para mejorar la detección del ciberacoso en datos multimodales.Limitaciones: existe la necesidad de desarrollar un modelo que pueda identificar imágenes gráficas y videos de intimidación
Keywords: cyberbullying; deep learning; Xception; RoBERTa; procesamiento de lenguaje natural; social media