Detección de ciberbullying en español para el dominio de corpus de texto teatrales aplicado a redes sociales usando transferencia de aprendizaje y validación adversarial

Abstract

El aprendizaje de los modelos de detección de ciberbullying en redes sociales depende significativamente del conjunto de datos en cual fue entrenado lo que puede limitar su capacidad de generalización a otros conjuntos de datos. Este estudio propone un enfoque innovador utilizando transferencia de aprendizaje. Se desarrolló un modelo robusto de detección de ciberbullying basado en guiones teatrales, que ofrecen contextos ricos y variados. Para ello, se creó un corpus en español a partir de estos guiones, el cual fue meticulosamente etiquetado por expertos. Posteriormente, el modelo fue entrenado con este corpus para establecer una base de conocimiento que se aplicó luego a otros corpus de redes sociales. Los resultados mostraron una exactitud del 83% en las pruebas realizadas. Complementamos dicho modelo con una validación utilizando ejemplos adversarios, a partir de técnicas de data aumentada generamos más oraciones para fortalecer su capacidad de generalización, mejorando su desempeño tanto en su corpus como en distintos dominios de ciberbullying.The learning of cyberbullying detection models in social networks depends significantly on the data set on which it was trained, which can limit its generalization capacity to other data sets. This study proposes an innovative approach using transfer learning. A robust cyberbullying detection model was developed based on theatrical scripts, which offer rich and varied contexts. To do this, a Spanish corpus was created from these scripts, which experts meticulously labeled. The model was then trained with this corpus to establish a knowledge base that was then applied to other social media corpora. The results showed an accuracy of 83% in the tests carried out. We complement this model with a validation using adversarial examples, using augmented data techniques we generate more sentences to strengthen its generalization capacity, improving its performance both in its corpus and in different cyberbullying domains.