مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ انگلیسی

Automatic Domestic Violence Detection through Textual Data using Deep Learning Techniques

Automatic Domestic Violence Detection through Textual Data using Deep Learning Techniques

چکیده مقاله

Domestic violence is a serious social issue that remains hidden in many societies, and identifying it is difficult due to various factors such as fear, low self confidence, or lack of awareness of legal rights among victims Given the importance of this issue, research has been conducted on identifying domestic violence using artificial intelligence and machine learning techniques This issue, as a social and psychological problem in various communities, requires precise and efficient tools for detection and analysis In this study, the aim of this study is to explore the application of machine learning in analyzing content related to domestic violence in conversational data collected from family members Due to the lack of access to real and collected data from conversations between family members, textual data from subtitles of movies containing domestic violence scenes was extracted, and two deep learning models, CNN and LSTM, were utilized for predicting and identifying domestic violence The dataset consists of 369 samples, with 164 representing non violent scenes happiness, excitement, calmness, e g and 205 representing violent scenes The sampling method was random Data analysis was performed using Python and various machine learning libraries, including TensorFlow and Keras The CNN model was employed to identify complex features in the textual content, while the LSTM model was used to preserve long term dependencies in the data The results revealed that the CNN model achieved higher accuracy in identifying content patterns related to domestic violence, while the LSTM model performed better in preserving the semantic dependencies of the sentences Overall, the final accuracy of the models for CNN and LSTM reached 88 8% and 88%, respectively These findings indicate the high efficiency of deep learning models in detecting domestic violence in textual data It can be concluded that these models could serve as useful tools in identifying and preventing domestic violence in today's world

کلیدواژه‌ها

machine learning CNN LSTM Domestic violence text analysis

نویسندگان

تصویر Hoda Sarvestani

Hoda Sarvestani

Master’s student of IT engineering, Computer engineering and Information Technology Department, Shiraz University of Technology, Shiraz, Iran, ۷۱۵۵۷ ۱۳۸۷۶

تصویر Pirooz Shamsinejadbabki

Pirooz Shamsinejadbabki

Assistant Professor, Computer engineering and Information Technology Department, Shiraz University of Technology, Shiraz, Iran, ۷۱۵۵۷ ۱۳۸۷۶

شیوه ارجاع

Sarvestani, Hoda and Shamsinejadbabki, Pirooz,1403,Automatic Domestic Violence Detection through Textual Data using Deep Learning Techniques,3nd International Conference and 8th National Conference on Computers, information technology and applications of artificial intelligence,Ahvaz

ارائه‌شده در

پوستر مجموعه مقالات سومین کنفرانس بین المللی و هشتمین کنفرانس ملی کامپیوتر، فناوری اطلاعات و کاربردهای هوش مصنوعی مجموعه مقالات سومین کنفرانس بین المللی و هشتمین کنفرانس ملی کامپیوتر، فناوری اطلاعات و کاربردهای هوش مصنوعی30 بهمن 1403 · اهواز
ادامه مسیر پژوهش

مقالات مرتبط

مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۱,۶۲۶ مشاهده

Hybrid Approaches for Remote Object Positioning: Combining Wireless Communications, Geopositioning, Cloud and Security Mechanisms

Remote object positioning is vital for tracking and identifying the position of items This technology ha…

SmartTagRemote Object PositioningGeopositioning
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۲ ۹۸۴ مشاهده

مروری بر تکنیک های هوش مصنوعی در خودروهای الکتریکی خودران

سیستم های رانندگی خودکار ADS دامنه ای جدید برای صنعت خودرو باز کرده و امکانات نوینی را برای حمل ونقل آین…

LiDARسیستم های خودرانوسایل نقلیه خودران
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۲ ۹۸۴ مشاهده

مقایسه عملکرد دو مدل شبکه عصبی عمیق BiLSTM و CNN در پیش بینی قیمت سهام (مطالعه موردی: بورس اوراق بهادار تهران)

شبکه های عصبی به عنوان یک پیشرفت تکنولوژیک در زمینه یادگیری عمیق به ویژه در پردازش داده هایساختار بافته…

یادگیری عمیقشبکه های عصبیپیش بینی قیمت سهام
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۷۴۷ مشاهده

Comparative Analysis of Wireless Technologies for Proximity-Based Object Tracking and Positioning

This paper presents a comprehensive review of various wireless technologies used for indoor location tra…

Bluetooth Low EnergyUltra-WidebandRFID
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۲ ۶۵۱ مشاهده

مکان یابی شهرک مسکونی با استفاده از هوش مصنوعی منطقه مورد مطالعه (شهرستان میاندوآب)

شهر و شهرک های جدید، مهم ترین پدیده عصر مدرن و به عنوان یکی از نمادهای به رسمیت شناخته شده تمدن جدید هست…

شهر میاندوآبشبکه عصبی مصنوعیمکان یابی
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۵۹۴ مشاهده

کاربرد هوش مصنوعی در حسابداری

هوش مصنوعی یکی از فناوری های پرکاربرد در دنیای امروز است که تاثیر بسیاری بر صنایع مختلف دارد از جمله حسا…

تحلیلهوش مصنوعی حسابداریالکترونیک