Detecting Hate Speech in Social Media - A Machine Learning Approach

Abstract

Viele soziale Medien haben mit dem Auftreten von Hassrede zu kämpfen. Seit ein paar Jahren wird vermehrt an der Erkennung von Hassrede mit Hilfe von maschinellem Lernen und Computerlinguistik geforscht. Diese Arbeit befasst sich mit der automatischen Erkennung von Hassrede im Internet. Dafür werden verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens sowie der Computerlinguistik kombiniert und untersucht. Die Ergebnisse der durchgeführten Experimente werden im Hinblick auf ihre Praktikabilität bewertet und verglichen.

Many social media platforms are affected by the presence of hate speech. In the last couple of years, machine learning and natural language processing approaches have been investigated to detect harmful user content on the web. This thesis deals with the problem of automated hate speech detection. Different machine learning and natural language processing algorithms are combined and investigated. The experiment results are then compared with respect to their usefulness for this task.