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비꼬기는 상대방을 조롱하고 비웃음으로써 경멸을 전달하는 데 사용됩니다. 이는 종종 불쾌한 말을 하여 다른 사람을 조롱하는 데 사용됩니다. 비공식 언어 패턴, 수정된 어휘 및 온라인 커뮤니티에서 사용되는 음성-텍스트의 존재는 비꼬기 감지를 어렵게 만듭니다. 대화에서 이러한 용어들이 존재하기 때문에 비꼬기를 이해하고 식별하는 것이 어렵습니다. 또한, 힌디, 즉 인도의 고유 언어에서의 비꼬기 감지는 스스로 수행하기 어려운 작업입니다. 본 연구는 소셜 네트워킹 사이트에서 가져온 힌디 댓글의 비꼬기 감지를 위한 새로운 방법을 제안합니다. 최적화 문제에 주입된 단어 임베딩 알고리즘의 캡슐화가 비꼬기 감지에 사용됩니다. 힌디 데이터 세트, 즉 뉴스 헤드라인 및 트위터 댓글이 비꼬기 감지에 활용됩니다. 제안된 방법의 결과는 정확성, 정밀도, 재현율 및 F1 점수와 같은 다양한 학습 지표를 사용하여 평가되며, 기존 최첨단 방법을 초월합니다. 실제 세계의 소셜 네트워크 내에서의 절단 연구 및 통계 검증 테스트는 제안된 방법의 효능과 신뢰성을 확인합니다. 제안된 방법은 데이터 세트-1과 데이터 세트-2에서 각각 0.9316%와 0.9359%의 우수한 F1 점수를 제공합니다.
Pokhriyal et al. (금요일) 이 질문을 연구했습니다.