تخطي إلى التنقل الرئيسي
تخطي إلى البحث
تخطي إلى المحتوى الرئيسي
الصفحة الرئيسية
المساعدة والأسئلة الشائعة
English
עברית
العربية
الصفحة الرئيسية
الملفات الشخصية
الوحدات البحثية
المعدات
نتاج البحث
الجوائز
أنشطة
البحث حسب الخبرة أو الاسم أو الانتماء
Utilizing Machine Learning for Detecting Harmful Situations by Audio and Text
Merav Allouch
, Noa Mansbach
,
Amos Azaria
, Rina Azoulay
Department of Computer Science
نتاج البحث
:
نشر في مجلة
›
مقالة
›
مراجعة النظراء
4
اقتباسات (Scopus)
معاينة
بصمة
بصمة
أدرس بدقة موضوعات البحث “Utilizing Machine Learning for Detecting Harmful Situations by Audio and Text'. فهما يشكلان معًا بصمة فريدة.
فرز حسب
الوزن
أبجديًا
Keyphrases
Audio
100%
Audio Cues
33%
Audio Databases
33%
Audio Embeddings
33%
Automated Agents
33%
Automated System
33%
Bidirectional Encoder Representations from Transformers
33%
Children with Special Health Care Needs (CSHCN)
66%
Childrens
33%
Deep Neural Network
33%
Detection Efficiency
33%
Dialogue Context
33%
Embedding Vector
66%
Insults
100%
Machine Learning
100%
Machine Learning Techniques
33%
Realistic Scenario
33%
Sentence Detection
33%
Situation-based
33%
Text Database
33%
Text Embedding
33%
Textual Cues
33%
Three-class
33%
Transformer Embeddings
33%
Unsafe Conditions
33%
Violence
33%
Wav2vec 2.0
33%
Computer Science
Bidirectional Encoder Representations From Transformers
50%
Deep Neural Network
50%
Learning System
100%
Machine Learning
100%
Unsafe Condition
50%
Psychology
Child with Special Needs
100%
Neural Network
50%