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社交网络的广泛使用已改变了人们交流，共享信息和与他人联系的方式。尽管这些平台提供了许多好处，但它们也会引起有害行为，例如网络欺凌，在线骚扰和仇恨言论。在线骚扰可能会对受害者产生严重的心理，情感和社会后果，这是确保安全和积极的数字环境的关键问题。社交网络的匿名性和影响力常常加剧问题，因为有害内容会迅速传播并影响大量受众。调节在线内容的传统方法在很大程度上取决于手动审查和用户报告。但是，这些方法耗时，效率低下，通常无法实时检测滥用内容。因此，在升级之前能够识别和缓解在线骚扰的自动化系统迫切需要。机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）通过在社交媒体上自动检测有害内容来提供有希望的解决方案。
使用机器学习对在线骚扰的自动检测
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