俄罗斯和美国图像板的言语攻击自动检测

互联网社群的攻击问题十分严重。匿名论坛通常被称为图像板，在与其他互联网社群相比时，其攻击性和偏差行为广为人知。本研究旨在学习如何对最受欢迎的美国（4chan.org）和俄罗斯（2ch.hk）图像板进行言语攻击的自动检测。研究材料由1,802,789条消息组成。使用机器学习算法word2vec来检测攻击状态。英语的结果相当可观（88%），而俄语的结果尚需改进。