 Décrivez un système capable de détecter les discours de haine dans les tweets.
Un système de détection des discours de haine dans les tweets devrait d'abord utiliser une technique de prétraitement des tweets, y compris la tokenisation, la normalisation au niveau des jetons (par exemple, la radicalisation et la lemmatisation) et la suppression des mots vides. Une fois les tweets prétraités, ils peuvent être répartis en clusters en fonction de la similarité lexicale. Ensuite, un modèle de classification de texte tel que Naive Bayes ou Support Vector Machine (SVM) peut être utilisé pour classer les tweets en discours de haine et discours non haineux. Le modèle de classification de texte doit être formé sur un ensemble de données annoté avec des exemples de discours de haine et de discours non haineux, avec des fonctionnalités telles que les N-grammes et les balises de partie du discours. Enfin, le système devrait utiliser un mécanisme pour décider quand signaler un tweet comme discours de haine et quand ne pas le faire, en fonction du score de confiance généré par le modèle.