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研究比较 AutoML 和 BiLSTM 在印度尼西亚 Instagram 网络欺凌检测中的应用

本研究论文比较了自动化机器学习 (AutoML) 和双向长短期记忆 (BiLSTM) 模型在检测印度尼西亚 Instagram 评论中的网络欺凌行为。研究使用了包含 650 条评论的数据集，评估了逻辑回归等各种机器学习算法以及带有注意力机制的 BiLSTM 等深度学习模型。结果表明，在传统机器学习方法中，逻辑回归表现最佳，而带有注意力机制的 BiLSTM 在深度学习方面表现最好，这凸显了针对非正式印尼语文本进行定制化预处理的重要性。