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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-11-24 12:30 A Comprehensive System for Social Robot Detection Using RoBERTa Classifier and Random Forest Regressor with Similarity Analysis ○Yeyang Chen・Mondher Bouazizi・Tomoaki Ohtsuki（Keio Univ.）  SeMI2022-51 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | As one of the most popular social media platforms, Twitter has skyrocketed over the past few years. At the same time, the number of social robots on Twitter has also increased significantly. To avoid being detected, social robots not only disguise themselves as normal users in the profile but also post tweets like real users to manipulate public opinions and affect the normal communication of users. Despite extensive research efforts, bot accounts on Twitter are still evolving to evade detection. Extracting reliable features is considered an effective method, but given the complexity of social robot behaviors, characteristics of the social robots extracted from a single perspective cannot accurately identify different types of robots. In our research, we propose a comprehensive system for social robot detection. The system comprehensively considers the information of different feature groups including profile-level features and tweet-level features. In addition, we propose the similarity of tweets and the predictions of the RoBERTa (Robustly Optimized Bidirectional Encoder Representations from Transformers Pretraining Approach) classifier as two new feature groups. We used the RoBERTa classifier to analyze the text of the tweets and a random forest regressor to analyze other features. We conduct experiments using the Twibot-20 dataset, and the results show that the accuracy of our system is up to 0.8588, which is higher than all other baseline methods. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Social Media / Bot Detection / Similarity / Voting Classifier / Random Forest Regressor / RoBERTa / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 278, SeMI2022-51, pp. 12-17, 2022年11月. | |
| 資料番号 | SeMI2022-51 | |
| 発行日 | 2022-11-17 (SeMI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SeMI2022-51 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW SeMI CNR |
| 開催期間 | 2022-11-24 - 2022-11-25 |
| 開催地（和） | ホテルエピナール那須 (栃木県) |
| 開催地（英） | Epinard Nasu |
| テーマ（和） | IoTワークショップ |
| テーマ（英） | IoT Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2022-11-SRW-SeMI-CNR |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Comprehensive System for Social Robot Detection Using RoBERTa Classifier and Random Forest Regressor with Similarity Analysis |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Social Media |
| キーワード(2)（和/英） | / Bot Detection |
| キーワード(3)（和/英） | / Similarity |
| キーワード(4)（和/英） | / Voting Classifier |
| キーワード(5)（和/英） | / Random Forest Regressor |
| キーワード(6)（和/英） | / RoBERTa |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 陳 燁煬 / Yeyang Chen / チン ヨウヨウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶応義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Mondher Bouazizi / Mondher Bouazizi / モンデル ブアジジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶応義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大槻 知明 / Tomoaki Ohtsuki / オオツキ トモアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 慶応義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-11-24 12:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2022-51 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.278 |
| ページ範囲 | pp.12-17 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-11-17 (SeMI) |
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