Online communication has become prevalent within today’s society. The issue with such platforms is that people are allowed to express what they want without repercussion. Consequently, toxicity on these platforms becomes common. One approach to limit such inappropriate messages could be using a filtering method. The thesis will discuss how to create a toxicity filter using machine learning along with an API for filtering messages by using the models created. The study also analyse which models perform the best in terms of three metrics: accuracy, precision and recall. The results indicate that KNN had the best result for predicting multiple variables while SVC and Logistic Regression worked best on single variable. Thus, making machine learning a viable method for filtering toxic messages. / Online kommunikation har blivit allmänt förekommande i dagens sammhälle. Ett problem som har uppstått är att man kan säga vad som helst utan åtanke. En konsekvens av detta blir att opassande medelanden förekommer i stor grad. För att begränsa olämpliga meddelanden kan ett filter användas. Rapporten kommer att disktuera hur ett sådant filter kan göras med hjälp av maskininlärning och sedan implementera till ett API. Denna rapport kommer även att analysera vilken model som fungerar bäst inom noggrannhet, precision, och återkallelse. Resultaten av denna rapport visar att KNN hade bästa resultat för flera variabler men Logistic Regression var bäst på en enskild variabel.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-313590 |
| Date | January 2022 |
| Creators | Murman, Mats-Hjalmar, Lundin, Jacob |
| Publisher | KTH, Hälsoinformatik och logistik |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-CBH-GRU ; 2022:063 |
Page generated in 0.0024 seconds