Detail of the student project

List
Topic:Detekce nekooperativního uživatele v průběhu konverzace
Department:Katedra kybernetiky
Supervisor:Ing. Jakub Konrád
Announce as:Diplomová práce, Bakalářská práce, Semestrální projekt
Description:Jedním ze zásadních problémů konverzační umělé inteligence je detekce tzv. Nekooperativních uživatelů. Jde o detekci a zamezení interakce s nevhodným obsahem ze strany uživatele, který často testuje limity systému, dále pak detekci nesmyslných a nekoherentních vstupů.
Cílem projektu je vytvořit modul který je možno zapojit do systému konverzační umělé inteligence. Tento modul bude sledovat promluvy pocházející od uživatele, klasifikovat jako koherentní a disruptivní a disruptivní promluvy označí, tak aby je systém mohl odpovídajícím způsobem zpracovat.
Bibliography:Wu, Shengqiong, Hao Fei, and Donghong Ji. "Aggressive Language Detection with Joint Text Normalization via Adversarial Multi-task Learning." CCF International Conference on Natural Language Processing and Chinese Computing. Springer, Cham, 2020.

Pitsilis, Georgios K., Heri Ramampiaro, and Helge Langseth. "Detecting offensive language in tweets using deep learning." arXiv preprint arXiv:1801.04433 (2018).

Alsafari, Safa, Samira Sadaoui, and Malek Mouhoub. "Effect of Word Embedding Models on Hate and Offensive Speech Detection." arXiv preprint arXiv:2012.07534 (2020).

Gaydhani, Aditya, et al. "Detecting hate speech and offensive language on twitter using machine learning: An n-gram and tfidf based approach." arXiv preprint arXiv:1809.08651 (2018).
Responsible person: Petr Pošík