Ce logiciel a été conçu pour détecter les messages abusifs dans les conversations en ligne. Deux approches principales sont mises en œuvre : l’une basée sur le contenu textuel et l’autre sur les graphes conversationnels, qui peuvent également être utilisées conjointement. Ce logiciel a été appliqué à un corpus de messages de discussion écrits en français, malheureusement impossible à publier en raison de questions légales. Cependant, les graphes conversationnels extraits de ces textes sont disponibles publiquement sur Zenodo.
- URL : https://github.com/CompNet/Alert
- Date de production : 2018–2023
- Publications liées :
- Noé Cécillon, Vincent Labatut, Richard Dufour et Georges Linarès. « Graph embeddings
for Abusive Language Detection ». In : Springer Nature Computer Science
2:37 (2021). DOI: 10.1007/s42979-020-00413-7. ⟨hal-03042171⟩ - Noé Cécillon, Vincent Labatut, Richard Dufour et Georges Linarès. « Abusive
Language Detection in Online Conversations by Combining Content- and Graph-based
Features ». In : International Workshop on Modeling and Mining Social Media Driven Complex Networks (Soc2Net). T. 2. Frontiers in Big Data 8. Munich, DE, 2019. DOI: 10.3389/fdata.2019.00008. ⟨hal-02130205⟩ (article à citer si vous utilisez le logiciel) - Noé Cécillon, Vincent Labatut, Richard Dufour et Georges Linarès. « Tuning
Graph2vec with Node Labels for Abuse Detection in Online Conversations ». In :
11ème Conférence sur les modèles et l’analyse de réseaux : approches mathématiques et
informatiques (MARAMI). Montpellier, FR, 2020. MARAMI ⟨hal-02993571⟩
- Noé Cécillon, Vincent Labatut, Richard Dufour et Georges Linarès. « Graph embeddings