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Detection of Slang Words in e-Data using semi-Supervised Learning

机译:半监督学习检测电子数据中的俚语

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摘要

The proposed algorithmic approach deals with finding the sense of a word inan electronic data. Now a day,in different communication mediums like internet,mobile services etc. people use few words, which are slang in nature. Thisapproach detects those abusive words using supervised learning procedure. Butin the real life scenario, the slang words are not used in complete word formsalways. Most of the times, those words are used in different abbreviated formslike sounds alike forms, taboo morphemes etc. This proposed approach can detectthose abbreviated forms also using semi supervised learning procedure. Usingthe synset and concept analysis of the text, the probability of a suspiciousword to be a slang word is also evaluated.
机译:所提出的算法方法涉及在电子数据中找到单词的含义。如今,在互联网,移动服务等不同的通信媒介中,人们很少使用单词,这些单词本质上是s语。该方法使用监督学习程序来检测那些辱骂性单词。但是在现实生活中,the语单词始终不会以完整的单词形式使用。在大多数情况下,这些单词以不同的缩写形式使用,如声音,形式,禁忌语素等。这种提议的方法也可以使用半监督学习程序来检测那些缩写形式。使用文本的同义词集和概念分析,还评估了可疑词成为语的可能性。

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