MALICIOUS-COMMENTS-CLASSIFICATION-PROJECT

简介：
本项目专注于恶意评论分类，通过机器学习技术识别和分析网络上的负面或有害言论，旨在净化网络环境，保护用户免受不当内容的影响。 社交媒体的普及让人们能够在网上广泛表达自己的观点。然而与此同时，这导致了网络上的冲突与仇恨行为增加，使得在线环境变得不再适宜用户使用。尽管研究人员已经发现这种现象在多个平台中普遍存在，并且已经确定在线仇恨是主要威胁之一，但目前仍缺乏有效的检测模型来应对这一问题。 在线仇恨被定义为包含侮辱性语言、侵略行为、网络欺凌和各种形式的恶意言论等，这些都在社交媒体平台上造成了严重的负面影响。尤其是名人和其他公众人物经常成为攻击的目标，在面对大量负面评论时感到压力巨大，并且这种环境对他们的心理健康产生了不利影响，包括沮丧情绪、精神健康问题以及自杀倾向。 互联网上的评论区域常常充斥着仇恨与侮辱性的内容。匿名身份在网络上为恶意行为提供了掩护，但我们可以利用机器学习技术来对抗这种情况。我们尝试解决的问题就是如何识别并标记那些针对其他用户的攻击性在线评论，例如对名人等第三方的侮辱言论将被系统自动判定为不礼貌，并进行相应的处理措施以减少其传播范围和影响程度。