网络欺凌识别项目

问题描述

网络欺凌是一个普遍存在且可能造成严重心理和社会影响的问题。特别是在社交媒体平台上，如 Twitter，这种行为可能通过攻击性、威胁性或贬低性的言论表现出来。这个问题的核心在于如何有效地从海量的推文中识别出含有网络欺凌内容的消息。

项目目标

此项目的主要目标是开发一个机器学习模型，能够自动分析 Twitter 上的推文，并准确地识别出含有网络欺凌内容的推文。该模型需要能够处理大量数据，并在保证较高准确率的同时尽量减少误判。

项目应用

• 社交媒体监管：自动监控推文，及时识别和处理网络欺凌内容。
• 公共安全：为公共安全机构提供工具，以识别和预防潜在的网络欺凌事件。
• 用户保护：为社交媒体用户提供更安全的环境，减少网络欺凌对个人的影响。

数据集描述

假设数据集 “cyberbullying_tweets.csv” 包含以下特征：

• Tweet Text：推文的文本内容。
• Date/Time：推文发布的日期和时间。
• User Details：发布推文的用户信息（可能包括用户名、用户ID等）。
• Cyberbullying Label：推文是否包含网络欺凌内容的标签，通常为二元值（如 “Yes” 或 “No”）。

模型选择和科学计算库依赖

• 贝叶斯算法
• K最邻近算法
• 随机森林算法

科学计算库

• matplotlib==3.7.1
• nltk==3.7
• numpy==1.24.3
• pandas==2.0.2
• seaborn==0.13.0
• wordcloud==1.9.3

项目详细代码

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