@inproceedings{vinot-etal-2003-application,
    title = "Application d`algorithmes de classification automatique pour la d{\'e}tection des contenus racistes sur l'{I}nternet",
    author = "Vinot, Romain  and
      Grabar, Natalia  and
      Valette, Mathieu",
    editor = "Daille, B{\'e}atrice  and
      Morin, Emmanuel",
    booktitle = "Actes de la 10{\`e}me conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs",
    month = jun,
    year = "2003",
    address = "Batz-sur-Mer, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/ingest_wac_2008/2003.jeptalnrecital-long.26/",
    pages = "275--284",
    language = "fra",
    abstract = "Le filtrage de contenus illicites sur Internet est une probl{\'e}matique difficile qui est actuellement r{\'e}solue par des approches {\`a} base de listes noires et de mots-cl{\'e}s. Les syst{\`e}mes de classification textuelle par apprentissage automatique n{\'e}cessitant peu d`interventions humaines, elles peuvent avantageusement remplacer ou compl{\'e}ter les m{\'e}thodes pr{\'e}c{\'e}dentes pour faciliter les mises {\`a} jour. Ces techniques, traditionnellement utilis{\'e}es avec des cat{\'e}gories d{\'e}finies par leur sujet ({\'e}conomie ou sport par exemple), sont fond{\'e}es sur la pr{\'e}sence ou l`absence de mots. Nous pr{\'e}sentons une {\'e}valuation de ces techniques pour le filtrage de contenus racistes. Contrairement aux cas traditionnels, les documents ne doivent pas {\^e}tre cat{\'e}goris{\'e}s suivant leur sujet mais suivant le point de vue {\'e}nonc{\'e} (raciste ou antiraciste). Nos r{\'e}sultats montrent que les classifieurs, essentiellement lexicaux, sont n{\'e}anmoins bien adapt{\'e}es : plus de 90{\%} des documents sont correctement class{\'e}s, voir m{\^e}me 99{\%} si l`on accepte une classe de rejet (avec 20{\%} d`exemples non class{\'e}s)."
}