Un sistema per rilevare l'incitamento all'odio nei tweet dovrebbe innanzitutto impiegare una tecnica per la pre-elaborazione dei tweet, inclusa la tokenizzazione, la normalizzazione a livello di token (ad esempio stemming e lemmatizzazione) e la rimozione delle stop word. Una volta che i tweet sono stati preelaborati, possono essere distribuiti in cluster basati sulla somiglianza lessicale. Successivamente, è possibile utilizzare un modello di classificazione del testo come Naive Bayes o Support Vector Machine (SVM) per classificare i tweet in incitamento all'odio e non incitamento all'odio. Il modello di classificazione del testo dovrebbe essere addestrato su un set di dati annotato con esempi di incitamento all'odio e non incitamento all'odio, con funzionalità come N-grammi e tag Part-of-Speech. Infine, il sistema dovrebbe utilizzare un meccanismo per decidere quando contrassegnare un tweet come incitamento all'odio e quando no, a seconda del punteggio di confidenza prodotto dal modello.
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