Nos formations : www.jedha.co Projet IA de Soufiane Ghenimi & Djalel Meftouh Dans ce projet final, Soufiane et Djalel nous présente les outils et modèles qu'ils ont utilisé afin de repérer les commentaires à caractère abusifs (malveillant, racistes etc) sur les réseaux sociaux.

1. Lutte contre les commentaires
abusifs
Soufiane Ghenimi
Djalel Meftouh
1

2. Contexte
Racisme
Insultes
Menaces
2
Constructif :)
Féminisme
...

3. Résultat
3
98%

4. Données
Data : ~160 K lignes
Une seule variable explicative: les commentaires
Variable cibles: 6 catégorie de toxicité
toxic, severe_toxic, obscene, threat, insult, identity_hate
4
Commentaires wikipedia (by jigsaw + google) Conversation AI

5. Process
5

6. Analyse
6
80 % non abusif
Dataset déséquilibré
20 % abusif

7. Analyse
7

8. ANALYSE
8

9. Machine learning supervisé
9
Problème de classification
Comments. labellisées
toxic / non toxic
Commentaires
non labellisées
Toxic /
non toxic

10. Natural Language Processing
10
Stop words
Ponctuation
Stemming / Lemmatisation
term frequecy : tf
N-gram
inverse term frequency : idf
pre processing

11. Classification
11
1 seule variable explicative ==> (NLP) 20000 variables
Algorithme : Logistic Regression + cross validation
1 seule variable cible parmi les 6
LR x 6 fois

12. Evaluation
12
La moyenne des scores des 6 LR = 98%

13. Merci !
des questions ?
13

14. Mesure d’erreur
14