Toxic comment classification using convolutional and recurrent neural networks

This thesis aims to provide a reasonable solution for categorizing automatically sentences into types of toxicity using different types of neural networks. There are six types of categories: Toxic, severe toxic, obscene, threat, insult and identity hate. Three different implementations have been studied to accomplish the objective: LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Unit) and convolutional neural networks. The thesis is not thought to aim on improving the performance of every individual model but on the comparison between them in terms of natural language processing adequacy. In addition, one differential aspect about this project is the research of LSTM neurons activations and thus the relationship of the words with the final sentence classificatory decision. In conclusion, the three models performed almost equally and the extraction of LSTM activations provided a very accurate and visual understanding of the decisions taken by the network.Esta tesis tiene como objetivo aportar una buena solución para la categorización automática de comentarios abusivos haciendo uso de distintos tipos de redes neuronales. Hay seis categorías: Tóxico, muy tóxico, obsceno, insulto, amenaza y racismo. Se ha hecho una investigación de tres implementaciones para llevar a cabo el objetivo: LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Unit) y redes convolucionales. El objetivo de este trabajo no es intentar mejorar al máximo el resultado de la clasificación sino hacer una comparación de los 3 modelos para los mismos parámetros e intentar saber cuál funciona mejor para este caso de procesado de lenguaje. Además, un aspecto diferencial de este proyecto es la investigación sobre las activaciones de las neuronas en el modelo LSTM y su relación con la importancia de las palabras respecto a la clasificación final de la frase. En conclusión, los tres modelos han funcionado de forma casi idéntica y la extracción de las activaciones han proporcionado un conocimiento muy preciso y visual de las decisiones tomadas por la red.Aquesta tesi té com a objectiu aportar una bona solució per categoritzar automàticament comentaris abusius usant diferents tipus de xarxes neuronals. Hi ha sis tipus de categories: Tòxic, molt tòxic, obscè, insult, amenaça i racisme. S'ha fet una recerca de tres implementacions per dur a terme l'objectiu: LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Unit) i xarxes convolucionals. L'objectiu d'aquest treball no és intentar millorar al màxim els resultats de classificació sinó fer una comparació dels 3 models pels mateixos paràmetres per tal d'esbrinar quin funciona millor en aquest cas de processat de llenguatge. A més, un aspecte diferencial d'aquest projecte és la recerca sobre les activacions de les neurones al model LSTM i la seva relació amb la importància de les paraules respecte la classificació final de la frase. En conclusió, els tres models han funcionat gairebé idènticament i l'extracció de les activacions van proporcionar un enteniment molt acurat i visual de les decisions preses per la xarxa

A Primary Prevention Clinical Risk Score Model for Patients With Brugada Syndrome (BRUGADA-RISK).

OBJECTIVES: The goal of this study was to develop a risk score model for patients with Brugada syndrome (BrS). BACKGROUND: Risk stratification in BrS is a significant challenge due to the low event rates and conflicting evidence. METHODS: A multicenter international cohort of patients with BrS and no previous cardiac arrest was used to evaluate the role of 16 proposed clinical or electrocardiogram (ECG) markers in predicting ventricular arrhythmias (VAs)/sudden cardiac death (SCD) during follow-up. Predictive markers were incorporated into a risk score model, and this model was validated by using out-of-sample cross-validation. RESULTS: A total of 1,110 patients with BrS from 16 centers in 8 countries were included (mean age 51.8 ± 13.6 years; 71.8% male). Median follow-up was 5.33 years; 114 patients had VA/SCD (10.3%) with an annual event rate of 1.5%. Of the 16 proposed risk factors, probable arrhythmia-related syncope (hazard ratio [HR]: 3.71; p < 0.001), spontaneous type 1 ECG (HR: 3.80; p < 0.001), early repolarization (HR: 3.42; p < 0.001), and a type 1 Brugada ECG pattern in peripheral leads (HR: 2.33; p < 0.001) were associated with a higher risk of VA/SCD. A risk score model incorporating these factors revealed a sensitivity of 71.2% (95% confidence interval: 61.5% to 84.6%) and a specificity of 80.2% (95% confidence interval: 75.7% to 82.3%) in predicting VA/SCD at 5 years. Calibration plots showed a mean prediction error of 1.2%. The model was effectively validated by using out-of-sample cross-validation according to country. CONCLUSIONS: This multicenter study identified 4 risk factors for VA/SCD in a primary prevention BrS population. A risk score model was generated to quantify risk of VA/SCD in BrS and inform implantable cardioverter-defibrillator prescription

Toxic comment classification using convolutional and recurrent neural networks

This thesis aims to provide a reasonable solution for categorizing automatically sentences into types of toxicity using different types of neural networks. There are six types of categories: Toxic, severe toxic, obscene, threat, insult and identity hate. Three different implementations have been studied to accomplish the objective: LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Unit) and convolutional neural networks. The thesis is not thought to aim on improving the performance of every individual model but on the comparison between them in terms of natural language processing adequacy. In addition, one differential aspect about this project is the research of LSTM neurons activations and thus the relationship of the words with the final sentence classificatory decision. In conclusion, the three models performed almost equally and the extraction of LSTM activations provided a very accurate and visual understanding of the decisions taken by the network.Esta tesis tiene como objetivo aportar una buena solución para la categorización automática de comentarios abusivos haciendo uso de distintos tipos de redes neuronales. Hay seis categorías: Tóxico, muy tóxico, obsceno, insulto, amenaza y racismo. Se ha hecho una investigación de tres implementaciones para llevar a cabo el objetivo: LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Unit) y redes convolucionales. El objetivo de este trabajo no es intentar mejorar al máximo el resultado de la clasificación sino hacer una comparación de los 3 modelos para los mismos parámetros e intentar saber cuál funciona mejor para este caso de procesado de lenguaje. Además, un aspecto diferencial de este proyecto es la investigación sobre las activaciones de las neuronas en el modelo LSTM y su relación con la importancia de las palabras respecto a la clasificación final de la frase. En conclusión, los tres modelos han funcionado de forma casi idéntica y la extracción de las activaciones han proporcionado un conocimiento muy preciso y visual de las decisiones tomadas por la red.Aquesta tesi té com a objectiu aportar una bona solució per categoritzar automàticament comentaris abusius usant diferents tipus de xarxes neuronals. Hi ha sis tipus de categories: Tòxic, molt tòxic, obscè, insult, amenaça i racisme. S'ha fet una recerca de tres implementacions per dur a terme l'objectiu: LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Unit) i xarxes convolucionals. L'objectiu d'aquest treball no és intentar millorar al màxim els resultats de classificació sinó fer una comparació dels 3 models pels mateixos paràmetres per tal d'esbrinar quin funciona millor en aquest cas de processat de llenguatge. A més, un aspecte diferencial d'aquest projecte és la recerca sobre les activacions de les neurones al model LSTM i la seva relació amb la importància de les paraules respecte la classificació final de la frase. En conclusió, els tres models han funcionat gairebé idènticament i l'extracció de les activacions van proporcionar un enteniment molt acurat i visual de les decisions preses per la xarxa

Toxic comment classification using convolutional and recurrent neural networks

This thesis aims to provide a reasonable solution for categorizing automatically sentences into types of toxicity using different types of neural networks. There are six types of categories: Toxic, severe toxic, obscene, threat, insult and identity hate. Three different implementations have been studied to accomplish the objective: LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Unit) and convolutional neural networks. The thesis is not thought to aim on improving the performance of every individual model but on the comparison between them in terms of natural language processing adequacy. In addition, one differential aspect about this project is the research of LSTM neurons activations and thus the relationship of the words with the final sentence classificatory decision. In conclusion, the three models performed almost equally and the extraction of LSTM activations provided a very accurate and visual understanding of the decisions taken by the network.Esta tesis tiene como objetivo aportar una buena solución para la categorización automática de comentarios abusivos haciendo uso de distintos tipos de redes neuronales. Hay seis categorías: Tóxico, muy tóxico, obsceno, insulto, amenaza y racismo. Se ha hecho una investigación de tres implementaciones para llevar a cabo el objetivo: LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Unit) y redes convolucionales. El objetivo de este trabajo no es intentar mejorar al máximo el resultado de la clasificación sino hacer una comparación de los 3 modelos para los mismos parámetros e intentar saber cuál funciona mejor para este caso de procesado de lenguaje. Además, un aspecto diferencial de este proyecto es la investigación sobre las activaciones de las neuronas en el modelo LSTM y su relación con la importancia de las palabras respecto a la clasificación final de la frase. En conclusión, los tres modelos han funcionado de forma casi idéntica y la extracción de las activaciones han proporcionado un conocimiento muy preciso y visual de las decisiones tomadas por la red.Aquesta tesi té com a objectiu aportar una bona solució per categoritzar automàticament comentaris abusius usant diferents tipus de xarxes neuronals. Hi ha sis tipus de categories: Tòxic, molt tòxic, obscè, insult, amenaça i racisme. S'ha fet una recerca de tres implementacions per dur a terme l'objectiu: LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Unit) i xarxes convolucionals. L'objectiu d'aquest treball no és intentar millorar al màxim els resultats de classificació sinó fer una comparació dels 3 models pels mateixos paràmetres per tal d'esbrinar quin funciona millor en aquest cas de processat de llenguatge. A més, un aspecte diferencial d'aquest projecte és la recerca sobre les activacions de les neurones al model LSTM i la seva relació amb la importància de les paraules respecte la classificació final de la frase. En conclusió, els tres models han funcionat gairebé idènticament i l'extracció de les activacions van proporcionar un enteniment molt acurat i visual de les decisions preses per la xarxa