サイバーセキュリティのためのハイブリッドKAN-BiLSTMトランスフォーマー

• ソーシャルメディアでのサイバーいじめが増加しています。
• 本研究では新しいハイブリッドモデルを用いて、サイバーいじめの特徴を持つコメントを分類します。
• 95.25%の高精度を達成し、モデルの解釈性も分析しています。

近年、ソーシャルメディア上でのサイバーいじめが深刻な問題となっています。本研究では、ハイブリッドトランスフォーマーとBiLSTMを組み合わせた新しいモデルを提案し、サイバーいじめの特徴を持つコメントを高精度で分類します。特に、モデルの解釈性を高めるための視覚化技術を用いており、実用性が高い点が魅力です。サイバーセキュリティやNLPに興味がある研究者や実務者にとって、有益な情報が得られるでしょう。

サイバーセキュリティや自然言語処理に興味がある研究者や実務者に向いています。