I n t e r n at ion al  Jou r n al   of   E lec t r ical  an d   Com p u t e r   E n gin e e r in ( I JE CE )   Vol.   15 ,   No.   1 F e br ua r y   20 25 ,   pp.   700 ~ 710   I S S N:  2088 - 8708 ,   DO I 10 . 11591/i jec e . v 15 i 1 . pp 7 00 - 710             700       Jou r n al  h omepage ht tp: // ij e c e . iaes c or e . c om   D e n ig r a t io n   a n al ysi s of   T w itt e r  d a t a u si n g c yc li c  l e ar n in r at e   b ase d  l o n g sh o r t - t e r m  m e m o r y       S u h as   B h ar ad waj   Raj e n d r a 1 ,   S a m p at h   Ku z h alv aim oz h i 1 ,   Ve d ava t h Nage n d r a   P r as ad 2   1 D e pa r tm e nt  of  I nf or ma ti on S c ie nc e  a nd E ngi ne e r in g, T he  N a ti ona I ns ti tu te  of  E ngi ne e r in g, M ys ur u,  A f f il ia te d t V is ve s va r a ya   T e c hnol ogi c a U ni ve r s it y, B e la ga vi , I ndi a   2 D e pa r tm e nt  of  C omput e r  S c ie nc e  a nd  E ngi ne e r in g , V id ya va r d ha ka  C ol le ge  of  E ngi ne e r in g, M ys ur u, I ndi a       Ar t icle   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e ived  F e 19,   2024   R e vis e J ul  16,   2024   Ac c e pted  Oc 1,   2024       T ech n o l o g i ca l   i n n o v a t i o n   h a s   g i v e n   ri s t o   n ew   fo rm  o b u l l y i n g ,   o ft e n   l ead i n g   t o   s i g n i fi ca n t   h arm  t o   o n e' s   rep u t a t i o n   w i t h i n   s o ci a l   ci rcl e s .   W h en   a   s i n g l p ers o n   b eco me s   t arg et   t o   an i m o s i t y   an d   h aras s me n t   i n   cy b erb u l l y i n g   i n c i d e n t ,   i t   i s   t ermed   a s   d e n i g ra t i o n .   Man y   d i ffere n t   c y b erb u l l y i n g   d e t ect i o n   t ech n i q u e s   are  carri e d   o u t   t o   co u n t er  t h i s ,   co n cen t ra t i n g   o n   w o r d - b a s ed   d at a   an d   u s er  acco u n t   feat u res   o n l y .   T h mai n   o b j ect i v o t h i s   res earch   i s   t o   en h a n ce  t h l earn i n g   rat o l o n g   s h o r t - t erm  mem o ry   ( L ST M)  u s i n g   c y cl i c   l earn i n g   rat e   (CL R).   T h erefo re,   i n   t h i s   re s earch ,   c y b erb u l l y i n g   i n   s o c i a l   med i i s   d e t ect e d   b y   d e v el o p i n g   framew o rk   b a s ed   o n   L ST M - CL w h i ch   i s   mo re  s t a b l f o en h a n ci n g   c l as s i f i cat i o n   accu rac y   w i t h o u t   t h n ee d   fo r   mu l t i p l t ri a l s   a n d   m o d i fi ca t i o n s .   T h effec t i v en e s s   o t h s u g g es t ed   L ST M - CL i s   as s es s ed   f o i d en t i f y i n g   c y b er b u l l y i n g   u s i n g   T w i t t er  d a t a.   T h e   at t a i n e d   res u l t s   s h o w   t h a t   t h p ro p o s ed   L ST M - CL o b t ai n s   8 2 %   accu racy ,   8 0 %   p reci s i o n ,   8 3 %   recal l   an d   8 1 %   F - meas u re  i n   t h cl as s i fi c at i o n   o f   cy b er b u l l y i n g   t w eet s ,   w h i ch   i s   s u p er i o w h e n   co mp ar ed   w i t h   t h ex i s t i n g   mu l t i l ay er  p erce p t r o n   (ML P)  an d   b i d i rect i o n al   en c o d e rep res e n t a t i o n s   fro m   t ran s fo rmer s   (BE RT m o d e l s .   K e y w o r d s :   C ybe r bull ying   C yc li c   lea r ning  r a te   De nigr a ti on   L ong  s hor t - ter memor y   T witt e r   twe e ts   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l u n d e r   t h CC  B Y - SA   l i ce n s e.     C or r e s pon din A u th or :   S uha s   B ha r a dwa R a jendr a   De pa r tm e nt  of   I nf or mat ion  S c ienc e   a nd  E nginee r i ng,   T he   Na ti ona I ns ti tut e   of   E nginee r ing ,   Af f il iate to  Vis ve s va r a ya   T e c hnologi c a Unive r s it   B e laga vi,   Ka r na taka   E mail:   s uha s br . r e s e a r c h@gmail. c om       1.   I NT RODU C T I ON   De nigr a ti on  c ons ti tut e s   a   f or of   c ybe r bull yin whe r e   a indi vidual  pur pos e f ull unde r mi ne s   s omeone   e ls e 's   r e putation  or   s oc ial  c onne c ti ons   by  s pr e a ding  unf a vor a ble  int e r ne r umor s   or   gos s ip.   C ha r a c ter   a s s a s s ination  of   publi c   f igur e s   s uc a s   poli ti c ians   a nd  c e l e br it ies   a r e   a   c omm on   f or of   c ybe r bull ying  of f e ns e   [ 1] ,   [ 2] .   De nigr a ti on  is   a   pr omi ne nt  thr e a in  c ontempor a r s oc iety  a nd  ha s   s igni f ica nt  ne ga ti ve   c ons e que n c e s   f or   victim s ,   be ing  quit e   de s tr uc ti ve   be c a us e   of   the  s tr ong  pr opa ga ti on  a nd  f r e que nc y   [ 3] .   S ome  r e c e nt  e f f or ts   ha ve   a ddr e s s e thi s   is s ue   with  the  us e   of   s e ve r a c las s ica mac hine  lea r ning  ( M L )   a nd   de e lea r ning  ( DL )   methods   to  de tec de nigr a ti on.   T he   powe r   o f   s oc ial  ne twor king  s it e s   c r e a tes   a   f e r ti le   gr ound  f o r   s pr e a ding  de f a mator y   r umo r s ,   whic is   a nother   f o r m   of   de nigr a ti on   bull ying.   T he s e   tar ge ted   malicious   r e mar ks   r e f lec a mongs a   huge   numbe r   of   r e c ipi e nts ,   a nd  a r e   a   c ha ll e nge   to  be   r e c ti f ie in  be s c a s e   s c e na r io  [ 4] .   T he   models   that   a r e   de s igned   with   the  a im   of   unve il ing   a nd  a na lyzing   e xpr e s s ions   of   ins ult s   of ten  f ound  in   s uc pos ts   s e r ve   a s   ins tr u ments   to  he lp  identif ha te   s pe e c h,   ins ult   a nd  bul lyi ng  [ 5] T his   r e qui r e s   a   mec ha nis o f   de tec ti on  f o r   mi ti g a ti ng  of   the   unde r lyi ng   ha r m f ul  e f f e c ts   [ 6 ] .   An   i ntr us ion  de tec ti on  s ys tem  ( I DS)   s e r ve s   a s   a   s of twa r e   a ppli c a ti on  f or   moni tor ing  da ta  tr a f f ic   f low  a c r os s   a   ne twor to   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   E lec   C omp   E ng     I S S N:   2088 - 8708         De nigr ati on  analys is   of  T w it ter   data  us ing  c y c li c   lear ning  r ate     ( Suhas   B har adw aj  R ajendr a )   701   identif potential   ins tanc e s   of   malicious   be ha vior   [ 7] .   R e c e ntl y,   e nha nc e ments   in  c ybe r bull ying   c las s if ica ti on  ha ve   r e s ult e f r om   the  a utom a ti c   identif ica ti on   o f   de nigr a ti on   [ 8] ,   [ 9] .   C ybe r bull ying   is   li nke d   to   c a us ing   de tr im e ntal  im pa c ts   on  menta a nd  phys ica he a lt h ,   a c a de mi c   pe r f or manc e ,   de pr e s s ion,   a nd  a incr e a s e r is k   of   s uicida l   thought s ,   a s   pe r   va r ious   s tudi e s   [ 10] ,   [ 11] .   As   a   r e s ult ,   the  quick   identi f ica ti on   of   de nig r a ti on  is   c r it ica to   mi ni mi z e   it s   de tr im e ntal   c ons e que nc e s   on  victim s .   F u r ther mor e ,   the  r e c ur r ing   na tur e   o f   de n igr a ti on   make s   it   c r it ica to  noti c e   a nd  e li mi na te  it   a the  e a r li e s [ 12] .   T he   goa of   c ybe r   a ggr e s s ion  is   to  identif the  a ggr e s s or s ,   while  a ls s uppor ti ng  the  victim s .   T he   pr e domi na nt  a ppr oa c in  a ddr e s s ing  c ybe r bull ying  ha s   lar ge ly  c e nter e a r ound  s c r uti nizing   a nd  qua nti f ying  a c c ur a c s c or e s   with  the  a ppli c a ti on  o f   lea r ning  methodologi e s   [ 13] .   DL   a ppr oa c he s   s uc a s   c onv olut ional  ne ur a ne twor ( C NN ) ,   long  s hor t - ter m   memor y   ( L S T M ) ,   a nd  bidi r e c ti ona long   s hor t - ter m e mor ( B iL S T M )   ha ve   gr own   in   f a vor   of   d e tec ti ng  c ybe r bull ying  [ 14 ] .   De s pit e   the  numer ous   p r e ve nti on  a nd  int e r ve nti on   a ppr oa c he s ,   c ybe r bull ying   a c ti on  ha s   not  r e duc e d   in   the   las de c a de   [ 15] .   T he   c ur r e nt  a na lys e s   ha ve   obs e r ve d   r e pe a tedly   de tec ti ng  c ybe r bull ying   oc c ur r e nc e s   that  a r e   f ound  to  be   e f f e c ti ve   in  de t e c ti ng  c ybe r bull ying.   How e ve r ,   their   a c c ur a c is   r e duc e onc e   the  da ta  s ize   is   e nlar ge d.   T he r e f o r e ,   lea r n ing  models   may  not   be   pe r f e c t   in  de a li ng   with   r e gular   langua ge   unc e r tainti e s   typi c a f o r   c ybe r bu ll ying  [ 1 6] .   T o   ove r c ome  the   li mi tations   of   the  e xis ti ng   me thods ,   a   DL   model  na med   L S T M   whic is   int e gr a ted  wit c yc li c   lea r ning   r a te  ( C L R )   a ppr oa c is   pr opos e in  thi s   r e s e a r c f or   e f f e c ti ve   de tec ti on  of   de nigr a ti on.   I ts   e f f e c ti ve ne s s   is   mea s ur e by  c ompar ing  it   with   the   s tate - of - the - a r methods   na mely,   c onvolut ional   ne ur a ne t wor ( C NN ) ,   r e c ur r e nt  ne ur a l   ne twor ( R NN ) ,   a nd  ga ted   r e c ur r e nt  unit   ( GR U) .   R a e al.   [ 17 ]   s ugge s ted  a   c ybe r bull ying   de tec ti on  s ys tem  us ing  a   de e lea r ning   f r a mew or by   e va luating  r e a l - ti me  twe e ts   a nd  pos ts   on  s oc ial  media .   S e ve r a ne ur a ne two r ks   we r e   e xa mi ne d,   a n it   wa s   lea r ne that  the  C NN - B i L S T M   a c hieve pr e f e r a ble  c las s if ica ti on  a c c ur a c in  de tec ti ng  c ybe r bull ying  texts   a s   it   lea r nt  the   global  f e a tur e s   a nd  long - ter de pe nd e nc ies .   How e ve r ,   thi s   ne twor k   r e quir e d   a   lar ge   a mount   of   da ta  a nd  ti me   f or   tr a ini ng .   Aldua il a j   a nd  B e lghi th   [ 18]   de ve loped  a   c ybe r bull ying  identif ica ti on  mec ha nis with  a   s uppor ve c tor   mac hine  us ing  a   r e a da tas e f r om   YouT ube   a nd  T witt e r .   na tu r a langua ge   T oolKit   wa s   us e f or   p r e - pr oc e s s ing  the  da ta,   a nd   the   wor ds   we r e   e xtr a c ted  ba s e on   dif f e r e nt   s c e na r ios   us ing  ter m   f r e que nc y - inver s e   doc ument  f r e que nc ( T F - I DF)   a nd  ba o f   wo r ds   ( B oW ) .   T he   s uppor t   ve c tor   mac hine  ( S VM )   model  wa s   tr a ined  us ing  r e a l - ti me  da tas e a nd  a c hieve be tt e r   c las s if ica ti on  r e s ult s .   How e ve r ,   tr a ini ng   the  model   with   huge   da ta  a c c ompl is he be t ter   r e s ult s .   M ur s he e t   al .   [ 19 ]   de ve loped  a   hybr id   DL   model  to   identif c ybe r bull ying  us ing  T witt e r   da ta .   T he   p r e s e nted  a ppr oa c wa s   de ve loped  by  int e gr a ti ng  E lm a n - type  R NN   with  a opt im ize Dolphin   e c holoca ti on  a lgor it hm .   T h is   wa s   done   to   f ine - tune  the   E lm a n   R NN s   pa r a mete r s   a nd  les s   tr a ini ng  ti me.   T his   a ppr oa c r e s ult e in  the  a c c ur a te  de tec ti on  of   c ybe r bull ying  on  s oc ial  media .   How e ve r ,   the r e   wa s   s ti ll   a ope r e s e a r c a r e a   f or   de tec ti ng  c ybe r bu ll ying  f r om  i mage s ,   vid e os ,   a nd  a udio.   S he lk e   a nd   Attar   [ 20]   pr opos e d   a   hyb r id  b i dir e c ti ona L S T M   wi th  a   mul ti laye r   pe r c e pt r on  ( B iL S T M - M L P )   model  f or   c ybe r bull ying   de tec ti on   us ing  r e a l - wor ld  a nd  be nc hmar k   da tas e ts   on   T witt e r .   B iL S T M   wa s   us e f or   wor d   e mbedding   a nd   wa s   c ombi ne d   with   mul ti laye r   pe r c e ptr on   ( M L P )   by   us ing  pos t - wis e   f e a tur e s ,   whic im pr ove the   a c c ur a c y.   T h is   model  mai nly  f oc us e on  text ,   c ontent - ba s e d,   a nd  lexic a l   c a tegor f e a tur e s   f or   c ybe r bu ll ying  de tec ti on .   How e ve r ,   th e   dr a wba c k   wa s   that  it   d id  not   f oc us   on  mu lt im e d ia - ba s e d   f e a tur e s .   R a e al.   [ 21 ]   pr opos e a   mec ha nis to  de tec c y be r bull ying  by  us ing  a   hybr id  bidi r e c ti ona ga ted   r e c ur r e nt  u nit   ( B i - GR U)   a nd  C NN - B iL S T M   on  r e a l - wor ld  c ybe r bull ying .   B i - GR wa s   us e f or   text   r e pr e s e ntation  by  us ing   global   ve c tor s   ( GloVe ) ,   while  C NN - B iL S T M   wa s   e mpl oye in  the   c las s if ica ti on  model.   T he   model  of f e r e a   r obus mec ha nis with  s ha ll ow  ne ur a ne twor ks   to  r e duc e   the  r e quir e ment  of   c ompl e ne ur a ne twor ks .   B ut   it   a ls e xhibi ted  a   li mi tation  of   be ing  una ble  to  a c hieve   high  a c c ur a c ies   whe met  with  e xtens ive  da tas e ts   in  s upe r vis e c las s if ica ti on.   B e hl   e al .   [ 22]   de ve loped  a   M L P   with   a o pti mi z e r   f or   the  e f f e c ti ve   c las s if ica ti on  of   T witt e r   twe e ts   du r ing  the  C OV I D - 19  c r is is .   T he   thr e e   c a tegor ies   c ons ider e we r e   r e s our c e   ne e ds ,   r e s our c e   a va il a bil it y,   a nd  other s .   B e tt e r   c las s if ica ti on  r e s ult s   we r e   obta ined  by   e mpl oying  loca l   int e r p r e table   model - a gnos ti c   e xp lana ti ons   to  e xa mi ne   the   be ha vior   of   the   pr opos e model.   How e ve r ,   due   to  les s   tr a ini ng   da ta,   it   dis playe po or   r obus tnes s   with  the  tr a ini ng   pe r iod  o f   the  c las s if ier   be ing  higher .   De a nd  C ha nda   [ 23]   c ompar e d   the  e f f i c ienc of   the  bidi r e c ti ona e nc ode r   r e pr e s e ntatio ns   f r om  tr a ns f or mer s   ( B E R T )   e mbedding  model   to   pr e di c the  dis a s ter   f r om   T witt e r   da ta .   T he   B E R T   e mbedding  model  wa s   c ont r a s ted  with   the   tr a dit ional   c ontext ua e mbedding   models ,   whe r e   the   f indi ngs   s howe that   the   B E R T   e mbedding  model   a c hieve s upe r ior   r e s ult s .   How e ve r ,   tr a ns f or mer - ba s e ne ur a ne twor k   mo de ls   li ke   B E R T   r e quir e a   s igni f ica nt  a mount   of   memor s tor a ge   f or   tr a ini ng,   whe r e in  the  p r e diction  a c c ur a c dim ini s he whe the  length  of   the  twe e ts   incr e a s e d.   Na s uti on  a nd  S e ti a wa n   [ 24]   de mons tr a ted  a   hybr id   method  c a ll e d   C NN   a nd   B iL S T M   f or   e nha nc ing  c ybe r bull ying  de tec ti on   on   I ndone s ian   T witt e r .   T he   major   objec ti ve   wa s   to   a s s e s s   the  pr e s e ntation  ge ne r a ted   by  F a s tT e xt - e nha nc e f e a tur e   e xpa ns ion,   a nd   hyb r id  C NN   a nd  B iL S T M .   C ons e que ntl y,   the  outcome s   c onf ir med  the  de letion  of   twe e ts   c ompr is ing  c ybe r bull y ing  to  be   mor e   pr e c is e   a nd  on  tar ge t,   de ve lopi ng  a   s e ns e   of   s e c ur it in  c ons umer s .   Ne ve r thele s s ,   in  s ome  c a s e s ,   ther e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8708   I nt  J   E lec   C omp   E ng ,   Vol .   15 ,   No.   1 F e br ua r y   20 25 :   700 - 7 10   702   wa s   a   r is e   in   the   a c c ur a c whe n   other   methods   s uc a s   Allg r a a nd   Unig r a m+B igr a we r e   de pl oye d,   a s   oppos e to  the  pr opos e model .   F r om  the  ove r a ll   a na lys is ,   i is   c lea r ly   obs e r ve that  the   e xis ti ng  methods   ha ve   major   dr a wba c ks   s uc a s   the  r e quir e ment   of   a   lar ge   a mount   of   da ta   a nd  ti me   f o r   tr a ini ng,   les s e r   r obus tnes s   of   the  s ys t e m,   high   c omput a ti ona c ompl e xit y,   incons ider a ti on  of   m ult im e dia - ba s e f e a tur e s ,   a nd  low  pr e diction  a c c ur a c ies .   Als o,   the   lar ge   memor y   s tor a ge   de mands   of   C NN   or   B iL S T M   dur ing   the   tr a ini ng   s tage   br oke   the   s c a labili ty  a nd  a ppli c a ti on  of   thes e   models   to  lar ge   da tas e ts .   F ur ther mo r e ,   thos e   tec hniques   that  only  uti li z e text  a na lys is   we r e   unli ke ly   to   de tec thos e   im pli c it   c lue s   that  we r e   pa r t   o f   mul ti media   c ontent  s uc h   a s   pict ur e s   a nd  videos .   As   a   r e s ult ,   the   a f or e mentioned   methods   we r e   not   ve r y   good  a t   pinpoi nti ng   c ybe r bull y ing  of f e nde r s ,   ther e by  li mi ti ng  the   s ys tem’ s   e f f e c ti ve ne s s .   On  the  other   ha nd,   the   number   of   input s   to  da ta  inc r e a s e with  lar ge   da ta  s e ts   whic we r e   r e leva nt  to  s ome  model s ,   but  we r e   les s   e f f e c ti ve .   Although  thes e   a ppr oa c he s   ha ve   made   be tt e r   r e s ult s   in  de tec ti ng  c ybe r bull ying,   a e f f icie nt  a nd  s e c ur e   s ys tem  i s   e s s e nti a f or   f or mul a ti ng  e f f e c ti ve ,   s c a lable ,   a nd  a ll - inclus ive  s tr a tegie s   tha s top  c ybe r bull ying.   T ove r c ome  the  pr e vious   r e s e a r c h’ s   dr a wba c ks ,   the  pr opos e r e s e a r c is   f oc us e on  de ve lopi ng  a   r obus t   a nd  e f f icie nt  DL   ba s e L S T M - C L R   de nigr a ti on  s ys tem  to  de tec ti ng  c ybe r bull ying.   T he   major   c ontr ibut ions   of   thi s   r e s e a r c a r e   s pe c if ied  a s   f oll ows :   i)   I de nti f y ing  c ybe r bull ying  on  s oc ial  media   by  de ve lopi ng  a   de nigr a ti on  de tec ti on  s ys tem  t a ddr e s s   the  pr e s s ing  c onc e r ns   on  s oc ial  media   platf or m ;   ii )   R e duc ing  the  r is of   the  pr opos e model  be ing  tr a ppe in  the  loca mi nim a   by   c ombi ning  C L R   int L S T M   t r a ini ng ,   whic h   f ur the r   f a c il it a tes   the  f a s ter   c onve r ge nc e   by  e nha nc ing  the  opti mi z a ti on  e f f icie nc a nd  c ybe r b ull ying  de tec ti on  c a pa bil it ies ;   a nd  i ii )   T he   lea r nin r a te  of   L S T M   is   inc r e a s e with   C L R ,   int ur n   inc r e a s ing  the   model’ s   c a pa c it a nd   pr ovid ing   a   p r omi s ing  wa y   to   tac kle  onli ne   c ybe r bull ying.   T he   r e s of   the  pa pe r   is   a r r a nge a s   f oll ows t he   pr opos e methodology  is   e xplaine in  s e c ti on  2 .   T he   pr oc e s s   of   L S T M   with  c yc li c   lea r ning  r a te   is   e xplaine in  s e c ti on  3,   whi le  the  r e s ult s   a nd  it s   c om pa r is ons   a r e   given  in  s e c ti on  4 .   At   las t,   the  c onc lus ion  of   thi s   r e s e a r c pa pe r   is   s umm a r ize in  s e c ti on  5 .       2.   P ROP OS E M E T HO   DL - ba s e L S T M   c las s if ier   with   C L R   is   pr op os e in  th is   r e s e a r c to   de tec the   de nigr a ti on   o f   pe r s ons   thr ough   s oc ial  media .   T he   r e s e a r c pr opo s e s   a   de e lea r ning - ba s e L S T M   c las s if ier   a ugme nted  with   C L R   to  e f f e c ti ve ly  de tec ins tanc e s   of   pe r s on  de nigr a ti on  on  s oc ial  media   platf or ms .   B leve r a ging  the   L S T M 's   s e que nti a modeling  c a pa bil it ies ,   the  c las s if ier   a na lyze s   textua da ta  in  c ontext   a nd   c a ptur e s   nua nc e s   in  langua ge   us a ge .   I ntegr a ti ng  C L R   e nha nc e s   the  model's   tr a ini ng  dyna mi c s ,   potentially  im pr oving  i ts   a bil it to  ge ne r a li z e   a c r os s   va r ying  leve ls   of   de nigr a ti on  e xpr e s s ions .   T he   methodology  invol ve s   c oll e c ti ng  T witt e r   da ta,   pr e - pr oc e s s ing  the  da ta ,   f e a tur e   e xtr a c ti on,   a nd  c las s if ica ti on  us ing  L S T M   with   C L R .   T he   p r opos e f r a mew or k’ s   f low  diagr a m   is   r e pr e s e nted  in  F igur e   1.           F igur e   1.   F low   diagr a o f   the   pr opos e de nigr a ti o de tec ti on  f r a mew or k       2. 1.     T wit t e r   d at a   T he   da ta  is   c oll e c ted  f r om  the  T wit ter   f o r   de tec ti ng  de nigr a ti on  a nd  non - de nigr a ti on  e ve nts .   T he   da tas e c ons i s ts   of   2 , 000  c omm e nts ,   1 , 000  c omm e nts   with  r e putation  r umor s ,   a nd  1 , 000  c omm e nts   with  non - r e putation  r u mor s .   T he   c oll e c ted  da ta   is   given   a s   i nput  to   the   pr e - pr oc e s s ing  s tage   whic is   c lea r ly   e xplaine in  the  f ol lowing  s ub - s e c ti ons .     2. 2.     Dat a   p r e - p r oc e s s in   I is   a int e gr a pa r t   of   the  na tu r a langua ge   pr o c e s s ing  ( NL P )   to  r e buil d   the  or ig inal  da ta  int o   a   mea ningf ul  f or mat .   Va r ious   methods   s uc a s   s temmi ng  a nd  lemmatiza ti on,   a nd  text  r e moval  a r e   c a r r ied  out  a s   a   pa r of   pr e - pr oc e s s ing.   E a c of   thes e   tec hniques   is   dis c us s e be low.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   E lec   C omp   E ng     I S S N:   2088 - 8708         De nigr ati on  analys is   of  T w it ter   data  us ing  c y c li c   lear ning  r ate     ( Suhas   B har adw aj  R ajendr a )   703   2. 2. 1.   S t e m m in g   an d   l e m m a t izat ion   T he   twe e ts   do  not  c ontain  a   s tanda r f or mat  s in c e   a   s ingl e   wor with  the  s a me  mea ning  c a be   e xpr e s s e dif f e r e ntl y.   T his   pr oblem   is   pr e ve nted  b us ing  lemmatiza ti on  a nd  s temmi ng ,   whe r e   the  pr oc e s s   of   lemmatiza ti on   is   to  c onve r a ll   wor ds   int their   di c ti ona r y - ba s e f or known  a s   a   lemma.   S temmi n is   the  pr oc e s s   of   r e mov ing  the   wor d's   las f e letter s   to   obtain  a   mea ningf ul   ba s e .   T his   c ontr ibut e s   to   e nha nc ing  the   pr e diction  a c c ur a c of   the  s ys tem.     2. 2. 2.   S t op wor d /t e xt   r e m oval   W or ds   s uc a s   to ,   me ,   my , ”  a nd  our s ,   a nd  s on,   a r e   known  a s   s top  wor ds   whic do  not   pr ovide  e nough  s igni f ica nc e   to  the  s e ntenc e s   a nd  c a us e   nois e   in  the  da tas e t.   T r e move  thes e   wor ds ,   a   P ython   pa c ka ge   li br a r c a ll e s topwor is   uti li z e [ 25] .   T he   e xtr a c ti on  of   r e leva nt   f e a tur e s   is   pe r f or med  a f ter   the   r e moval  of   s topwor ds   whic is   given  a s   input   to   th e   e xtr a c ti on  pr oc e s s   whe r e   global  ve c tor s   a r e   a ppli e d.     2. 3.     F e a t u r e   e xt r ac t ion   Onc e   pr e - pr oc e s s ing  is   pe r f or med,   a   p r e - tr a ined  wor e mbedding   model  c a ll e Glove   ( b il li on   twe e ts ,   27  bil li on  tokens ,   a nd   1. voc a bular ies )   i s   de ployed  f or   ge ne r a ti ng  a   wo r ve c tor   mat r ix  with  200   dim e ns ions .   Globa ve c tor   ( Glove )   is   a   2ve c - ba s e wor r e pr e s e ntation  that  a ids   in  the   e f f icie nt   lea r ning  of   wor e mbeddings   f r om   textua doc uments .   T he   glove  model  is   c ombi ne with   T F - I DF   to  de ter mi ne   the   pr opos e a ppr oa c h’ s   e f f e c ti ve ne s s .   T F - I DF   pr e s e nts   a   r e lative  f r e que nc o f   the  wo r d   that  is   pr e s e nt  in   the   textua doc ument   a nd  the   I DF   is   us e in   the   pr oc e s s   of   s c a li ng  wi th  the  tot a l   c ount   of   doc uments .   E a c input   wor is   r e pr e s e nted  a s   a   token    a nd  e ve r indi vidual  wor is   tr a ns f or med  to  a   wo r ve c tor   of   d im e ns ion  .   S o,   the  dim e ns ionalit ies   of   e a c wor ve c tor   a r e   r e pr e s e nted  a s     a nd  the  input   text  mat r ix  c r e a ted  is   de noted  a s   = { 1 , 2 , ,   }   × .   E qua ti on  ( 1)   r e pr e s e nts   the  f e a tur e   ve c tor   f or   doc ument  c onc a tena ti on  a nd  wor e mbeddings .   T he   text  r e pr e s e ntation  is   e nha nc e by  c ombi ning  the   pr e - tr a ined  Glove   a nd   T F - I DF   we ighi ng  whic is   numer ica ll y   r e pr e s e nted  in  ( 2) :     =   1 2 3 1     ( 1)     = , ×   ( 2)     w he r e ,   the  wor ve c tor   matr ix  is   s tate a s   ,   a nd  the  we ight e va lue  of   the  doc ument  a nd  the  ter is   s tate d   a s     a nd  ,   r e s pe c ti ve ly.   T he   s ugge s ted  a ppr oa c s olves   dim e ns ionalit is s ue s   r e late to  high - dim e ns ional  matr ix.   Onc e   the  text  r e pr e s e ntation  f r om   the  wo r r e pr e s e ntation  laye r   is   r e c e ived,   the   Ga us s ian  nois e   a nd   Ga us s ian  dr opout  a r e   ge ne r a ted.   T he   Ga us s ian  nois e   a nd  Ga us s ian  dr opout  pr oc e s s e s   a r e   e mpl oye to  r e gular ize   the  model  by  r e nde r ing   it   les s   s us c e pti ble  to  ove r f it ti ng .   T he   L S T M   c las s if ier   is   tr a ined  with  the  C L R   f or   e f f e c ti ve   c las s if ica ti on,   whic h   is   de s c r ibed  in  the   f oll owing   s e c ti on  [ 26] .       3.   CL ASS I F I CA T I ON  OF   S E NT I M E NT S   USI NG  L ONG  S HO RT - T E RM   M E M ORY  WI T CY CL I L E AR NI NG  RA T E   T he   e xtr a c ted   f e a tur e s   a r e   c las s if ied  us ing  L S T M   ne twor k,   whe r e   the  input   a nd   output   f e a tur e s   a r e   c onc a tena ted  f or   the  r e gular iza ti on  o f   e ve r lay e r .   Unlike  othe r   c las s if ier s ,   L S T M   ha s   the  a dva ntage   of   ove r c omi ng  the  ove r f it ti ng  p r oblem,   a nd   the  s e lec ted  f e a tur e s   a r e   f e to   the  top   laye r   to   e nha nc e   the  f e a tur e s .   T he   L S T M   ha s   mul t ipl ica ti ve   c e ll s   f o r med  by   tempor a a nd   mul ti pl ica ti ve   unit s   made   up   of   va r ious   c ha r a c ter s   that  ha ndle  da ta  s tr e a in  the  memor block.   F igur e   2   il lus tr a tes   the  a r c hit e c tur e   of   L S T M   model.   T hr e e   ga tes   na mely,   f or ge t   ga te  ,   input   ga te  ,   a n output   ga te     play  a   s igni f ica nt   r ole  in  s tor ing   t he   memor c omponents   a nd  r e gulate s   the   inf or mation   f low.   T he   output   ga te  p r ovides   the   f inal   output ,   the   f o r ge ga te  s e lec ts   whic da ta   to   e r a s e   f r om   the   c e ll ,   a nd  the  input   ga te  s e lec ts   whic da ta   to   a dd  to   th e   c e ll   s tate .   T he s e   ga tes   he lp  in  t r a ns mi tt ing  the   da ta  a nd  s a ve   the  memor c omponents .   T he   pr oc e s s ing  of   n ode s   in  L S T M   with  th r e e   ga tes   is   given  th r ough  ( 3 )   to  ( 8) :     = ( . [ 1 , ] + )       ( 3)     = ( . [ 1 , ] + )     ( 4)     ̃ = ( . [ 1 , ] + )   ( 5)     = 1 + ̃   ( 6)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8708   I nt  J   E lec   C omp   E ng ,   Vol .   15 ,   No.   1 F e br ua r y   20 25 :   700 - 7 10   704   = ( 0 . [ 1 , ] + 0     ( 7)     = ta nh ( )     ( 8)     w he r e ,     de notes   f or ge ga te,     de notes   the  s igm oid  f u nc ti on,   1   de notes   the  hidden  s tate   of   the  pr ior   laye r ,     is   the  input   of   the  c ur r e nt  laye r ,     s tate s   the  we ight s ,   a nd    de notes   the  bias   s tate .     is   the  input   ga te,     is   the  c e ll   s tate   in  the  ne xt  ye a r ,   ̃   is   the  int e r media te  tempor a r s tate ,   1   is   c e ll   s tate   pr e s e nt  in  the  pr e c e di ng  laye r .     is   the  output   laye r   a nd     is   the  hidden  s tate   of   the  ne xt  laye r .     T he   pur pos e   of   the  pr e s e nt  method  is   to   tr a in  L S T M   us ing  a L R   that  c yc les   thr ough  e ve r ba tch.   T c a lcula te  the  L R   of   L S T M ,   the  C L R   is   e mpl oye t va r the  L R   dur ing  tr a ini ng   in  a   c yc li c   manne r ,   t ypica ll by  os c il lating  it   be twe e a   lowe r   a nd  uppe r   bound.   T his   he lps   in  a c hieving  f a s ter   c onve r ge nc e   a nd  po tentially  f indi ng  be tt e r   mi nim a   in  the  los s   s c e na r io.   C L R   a ll ows   the  L R   to   va r y   dur ing   t r a ini ng,   whic h   he lps   th e   model   c onve r ge   f a s ter .   B us ing  a   higher   L R   dur ing  c e r tain  pha s e s   of   tr a ini ng,   the  model  make s   lar ge r   upda tes   to  it s   pa r a mete r s ,   potentially   s pe e ding  up   c onve r ge nc e .   Highe r   L R s   dur ing   c yc les   of   tr a ini ng   he lp   e xp lor e   the   pa r a mete r   s pa c e   mor e   br oa dly ,   whi le  lowe r   L R s   a ll ow  f or   mor e   f ine - gr a ined  a djus tm e nts   a nd  e xploi tation  of   pr omi s ing  r e gions .   T he   C L R   c ons is ts   of   pa r a mete r s   s uc a s   b a tch  s ize ,   s tep  s iz e ,   ba tch  or   it e r a ti on,   c yc le,   a nd    _    a nd   _  .   C ons ider ing    a s   e poc number   f r om  to    e poc hs ,   e a c e poc h's   it e r a ti on  is   r e pr e s e nted  by  the   s ymbol   t.   T he   s e que nc e   { , } , 1   ge ne r a ted  a s   the   output   f r om   the   tr a ini ng   is   s tate a s   given  be low :     { 1 , 1 , 1 , 2 , . 1 , }   whe = 1 , 1    e poc h     { 2 , 1 , 2 , 2 , . 2 , }   whe = 2 , 2    e poc h             { 1 , 1 , 1 , 2 , . 1 , }   whe = ,   e poc h     w he r e ,     de notes   the  mos r e c e nt  e poc .   T he   s e que nc e   that  is   f or med  a f te r   e ve r e poc is   .   whe r e in     ha s   the  va lue  .   T he   c u r r e nt  e poc h’ s   f ir s i ter a ti on  make s   us e   of   e xpr e s s ions   given  in  ( 9 )   a nd   ( 10) .     , = 1 ,   ( 9)     , + 1 = , , ( , )   ( 10)     I ( 9) ,     de notes   the  ne xt  ne e poc h’ s   f ir s it e r a ti on  with  index  ,   a nd  1   s tate s   the  pr ior   e poc h.   S im il a r ly,   in  ( 10) ,     a nd  ,   de note  the  gr a dients   of   the  ne twor laye r   with  r e s pe c to  e poc hs   a nd   it e r a ti on.   + 1   is   a i ter a ti on  o f   the  ne xt   ne e poc h     with   the  L R .   T he   L R   f or   the   s ubs e que nt  it e r a ti on   a tt a ined  ba s e on  the   pr io r   it e r a ti on   is   r e p r e s e nted  in  ( 11 ) .   T he   a ve r a ge   s tocha s ti c   gr a dient   ( s g)   of   a n   e poc is   given  by  ( 12 ) :     + 1 = 2 | |             ( 11)      , + 1 = ( 1 )  , + ( , )     ( 12)     w he r e ,   = 1 , 2 , 3 , . ,     a nd    r e pr e s e nt  the  pr e - de f ined  s moot hing  f a c tor s   that  r e gulate   the  de gr e e   of   de c a y.   T he   dif f e r e nc e   in  the  c ur r e nt  g r a dients   a nd  pr ior   e poc hs   is   r e pr e s e nt e in  ( 13) .   T ge a   ne L R   f or   the  c ur r e nt  e poc h,   the  a ve r a ge   of   a ll   L R s   f r om  the  pr i or   e poc is   us e d.   T he   a ve r a ge   f indi ng  f or mul a   is   given  in  ( 14) .   T he   ne w   L R   f or   the  it e r a ti on   of   the  ne xt  e poc is   given  in   ( 15) .     =  ,  1 ,   ( 13)     = 1 = 1   ( 14)      =    ,                   >      ,                                    ( 15)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   E lec   C omp   E ng     I S S N:   2088 - 8708         De nigr ati on  analys is   of  T w it ter   data  us ing  c y c li c   lear ning  r ate     ( Suhas   B har adw aj  R ajendr a )   705   F ur ther mor e ,     a nd       a r e   c ompar e to   de ter mi ne   the      va lue  f or   the  f ol lowing  e poc in  the   L R   s c he duler .   T he   s a me       is   take int o   a c c ount   if     is   lar ge r   than      ,   e ls e     is   take int o   a c c ount   f or   the  f o ll owing  e poc [ 27] .   T he   va lues   obtaine a c c ount  f or   a nythi ng  mi nim a l .   As   a   r e s ult ,   tr a ini ng  is   pe r f or med  mo r e   quickly   with  the   f oll owing   pa r a m e ter s .     B a tch  s ize B a tch  s ize   de ter mi ne s   the   c ount   of   tr a i ning  s a mpl e s   f or   us e   in  a n   it e r a ti on   whic h   is   c ons i de r e a s   128  in  thi s   r e s e a r c h.     S tep  s ize S tep  s ize   de ter mi ne s   the  it e r a ti on   c oun to  c ompl e te  ha l f   the  c yc le  whic h   is   c ons ider e a s   1   he r e .     B a tch  or   it e r a ti on:  I de ter mi ne s   the  s e of   s a mpl e s   with  a   ba tch  s ize   of   128  with  100  it e r a ti ons /batc h e s   to  c ompl e te  one   e poc h.      _  T he   ba s e   L R   or   the  mi nim um   L R   c ons ider e in  t his   r e s e a r c is   0. 00001.     _  T he   maxi mum   L R   c ons ider e is   0. 05 .   T he   pe r f o r manc e   of   the   pr opos e L S T M - C L R   a c hieve s   be tt e r   c las s if ica ti on  a c c ur a c y.   T he   e va luation  of   the  pr opos e model  is   pe r f or med  on  both  tr a ini ng  a nd  tes ti ng  da ta.   T he   a c c ur a c a nd  lo s s   of   the   pr opos e L S T M - C L R   model  on  tr a ined  da ta  giv e s   r is e   to  s upe r ior   va lues ,   a s   obs e r ve in   F igur e s   a nd  4   r e s pe c ti ve ly.   T he   ps e udoc ode   of   pr opos e c las s if ier   is   mentioned  a s   Algo r it hm  1 .           F igur e   2.   Ar c hit e c tur e   of   L S T M             F igur e   3.   Ac c ur a c e va luation  f or   t r a ini ng  a nd   tes ti ng  da ta     F igur e   4.   L os s   e va luation  of   t r a ini ng  a nd     tes ti ng  da ta       Algor it hm  1 .   P s e udoc ode   f o r   pr opos e c las s if ier   Input: Training dataset   Output   Normalize the dataset   Select the training feature size      for n epochs and batch size     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8708   I nt  J   E lec   C omp   E ng ,   Vol .   15 ,   No.   1 F e br ua r y   20 25 :   700 - 7 10   706   Train the  network  (LSTM)   end  for   Run Predictions using LSTM     Calculate the loss function   if cyclic_lr (epoch, current_lr)   base_lr=0.00001 # Initial LR              max_lr=0.05 # Maximum LR              step_size=1 # Number of epochs in half a cycle   cycle=floor (1+epoch/(2*step_size))              x=abs (epoch/step_size - 2*cycle+1)             new_lr=base_lr+(max_lr - base_lr)*max(0, (1 - x))   Return new_lr   End if   Train model with CLR   for epoch in range(epochs):                 current_lr=cyclic_lr (epoch, model.optimizer.lr. numpy ())                 model.optimizer.lr. assign(current_lr)           fitting   the model,   the training and testing values           Evaluating the parameter   End for   Return model     At  f ir s t,   the  L S T M   model’ s   a r c hit e c tu r e   is   ini ti a li z e by  s pe c if ying  the  input   s ha pe ,   hidden   laye r s ,   a nd  output   unit s .   T he   C L R   pa r a mete r s   a r e   then   s p e c if ied  a s   ba s e   L R   (   _  ) ,   max   L R   (  _  ) ,   a nd   s tep  s ize .   T he   L R   s c he duler   is   then   ini ti a li z e with   C L R  =     (   _  ,    _  ,    _  ) .   T he   L S T M   is   then  c ompi led  with   the  C L R   s c he duler .   Dur ing  e a c it e r a ti on,   the  C L R   upda tes   the  L R ,   ther e by   he lpi ng  the  L S T M   c onve r ge   f a s ter   a nd  e xplo r e   a   br oa de r   pa r a mete r   s pa c e .   Af ter   tr a ini ng   is   c ompl e ted,   the   L S T M   model  is   now  f ine - tuned  us ing  C L R .   T he   model  is   then   e va luate on  the  va li da ti o s e f or   pe r f or manc e   a s s e s s ment.   At  las t,   the  tr a ined  L S T M = C L R   model  is   r e a dy  f or   making  pr e dictions   on  ne w   s e que nc e s .   C L R   a djus ts   the  L R   dur ing  t r a ini ng  in   a   c yc li c   pa tt e r n,   e nha nc ing  the   L S T M   c onve r ge n c e .   T he   ba s e   a nd  max  L R s   a r e   s pe c if ied,   a ll owing  the  model  to  e xplor e   a   wide r   r a nge   of   pa r a mete r s .   T he   L R   s c he duler   is   incor por a ted  int the  L S T M   model’ s   tr a ini ng  pr oc e s s .   F ur ther ,   the  C L R   a lt e r na tes   the  L R   be twe e the  s pe c if ied  r a nge s   dur ing  the   tr a ini ng   c yc les .   T he   os c il lating  L R   he lps   e s c a pe   loca mi nim a   a nd  a c c e ler a tes   c onve r ge nc e .   T he   L S T M   model  is   u pda ted  it e r a ti ve ly,   a djus ti ng  we ight s   ba s e on  the  C L R   s c he dule.   T he   C L R - e nh a nc e tr a ini ng  pr oc e s s   ba lanc e s   e xplor a ti on  a nd  e xploi tation  pha s e s .   Af ter   t r a ini ng,   the  L S T M - C L R   model  is   e xpe c ted  to  ha ve   e nha nc e ge ne r a li z a ti on  a nd  im pr ove d   pe r f o r ma nc e .   T he   e va luation  on  a   s e pa r a te  va li da ti on  s e e ns ur e s   the  model's   e f f e c ti ve ne s s .   F inally,   the  tr a ined  L S T M - C L R   model  is   r e a dy  f o r   de ploym e nt   a nd  f o r   making   pr e dictions   on  ne s e que nti a da ta.       4.   RE S UL T S   AN DI S CU S S I ON   T he   pr opos e C L R - L S T M   model  is   s im ulate on   Ana c onda   Na vigator   3. 5 . 2. 0   ( 64 - bit ) ,   P ython  3 . 7,   OS:   W indows   10  ( 64 - bit ) ,   P r oc e s s or int e c or e   i7,   R AM 16   GB .   T he   pe r f or manc e   is   e va luate on  the  f oll owing  metr ics ,   a s   given  in  ( 16)   to   ( 19) .   T he   pe r f or manc e   is   mea s ur e in  ter ms   of   t r ue   p os it ive  ( T P ) ,   tr ue   ne ga ti ve   ( T N) ,   f a ls e   pos it ive  ( F P ) ,   a nd  f a ls e   ne ga ti ve   ( F N)   whic h   a r e   the   pos it ive  a nd   ne ga ti ve   c las s e s   of   t r ue   a nd  f a ls e   pr e dictions .       = (  +  )              ( 16)        =  (      = )         ( 17)       =                      ( 18)      = 2      +      ( 19)     4. 1.     Qu an t it a t ive  an alys is   T he   pe r f o r manc e   of   L S T M   with  a nd   without   C L R   is   a na lyze in  thi s   s e c ti on  r e s pe c ti ve   to   the  tr a dit ional  c las s if ier s   s uc a s   C NN ,   R NN ,   a nd  GR U,   a s   dis playe in  T a bles   a nd   2.   T he s e   tabula r   v a lues   a r e   gr a phica ll r e pr e s e nted  in  F igu r e s   a nd  6.   F r o T a ble s   a nd  2 ,   it   is   c lea r   that  L S T M   a c hiev e s   be tt e r   c las s if ica ti on  with  C L R   whe c ompar e to  pe r f or mi ng  without   int e gr a ti on  of   C L R .   T he   L S T M   model  de mons tr a tes   the  highes a c c ur a c y,   pr e c is ion,   r e c a ll ,   a nd   F - mea s ur e   a mong  the  c las s if ier s ,   s howc a s ing  it s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   E lec   C omp   E ng     I S S N:   2088 - 8708         De nigr ati on  analys is   of  T w it ter   data  us ing  c y c li c   lear ning  r ate     ( Suhas   B har adw aj  R ajendr a )   707   e f f ica c in  ha ndli ng  s e que nti a da ta  with  long - ter de pe nde nc ies .   R NN   a nd  G R pe r f or pr e f e r a bl y ,   but  lag   be hind  L S T M   due   to   their   li mi tations   in  c a ptu r in int r ica te  tempor a r e lations hips .   As   s e e in   T a b le  2,   the  GR c las s if ier   de mons tr a tes   be tt e r   pe r f or manc e ,   while  R NN   a nd   C NN   f a il   in   pe r f o r manc e   be c a us e   of   GR U   a nd  L S T M ,   indi c a ti ng  their   c ompar a ti ve   li m it a ti on s   in  c a ptur ing  pa tt e r ns   withi the  da tas e t.   Ove r a ll ,   the  table   s ugge s ts   that  L S T M   is   e f f e c ti ve   f or   the   de nigr a ti on  identif ica ti on   tas k   a nd   s howc a s ing  their   r obus tnes s   in  ha ndli ng  s e que nti a da ta  with  c ompl e de pe nde nc i e s .       T a ble  1.   P e r f o r manc e   a na lys is   of   c las s if ier s   withou C L R   C la s s if ie r s   A c c ur a c y ( % )   P r e c is io n ( % )   R e c a ll  ( % )   F - M e a s ur e  ( % )   C N N   71.35   72.73   75.65   74.55   R N N   73.57   74.23   77.48   75.65   G R U   76.23   76.34   78.44   77.67   L S T M   78.45   79.12   80.54   78.63       T a ble  2.   P e r f o r manc e   a na lys is   of   c las s if ier s   with  C L R   C la s s if ie r s   A c c ur a c y ( % )   P r e c is io n ( % )   R e c a ll  ( % )   F - M e a s ur e  ( % )   C N N   74.27   73.27   77.44   76.29   R N N   77.73   75.27   79.42   77.94   G R U   79.56   77.41   80.56   79.85   L S T M   82.00   80.00   83.00   81.00             F igur e   5.   P e r f or manc e   a na lys is   of   c las s if ier s   without   C L R     F igur e   6.   P e r f or manc e   a na lys is   of   c las s if ier s   with  C L R       4. 2.     Com p ar a t ive  an alys is   T he   L S T M - C L R   pe r f or manc e   is   c ontr a s ted  with  t he   tr a dit ional  methods   s uc a s   M L P   [ 22] ,   B E R T   [ 23]   a nd   C NN - B iL S T M   [ 24] ,   a s   s hown  in   T a bl e   3.   F r om   T a ble  3,   it   is   obs e r ve that  the  L S T M - C L R   a c hieve s   be tt e r   c las s if ica ti on  a c c ur a c with  82%   a s   the  e xis ti ng  methods   ha ve   li mi tat ions .   M L P   [ 22]   ha s   li mi tations   of   les s   tr a ini ng  da ta,   poor   r obus tnes s   of   the  s ys tem,   a nd   longer   tr a ini ng   pe r iod  o f   the   c las s if ier .   T he   B E R T   [ 23]   ha s   li mi tations   of   dim ini s hing  pr e diction  a c c ur a c whe the  length  of   the  twe e ts   is   i nc r e a s e d.   T he s e   li mi tations   a r e   ove r c ome  in  thi s   r e s e a r c by  int r oduc ing  C L R   to  the  L S T M   f or   f a s a nd  a c c ur a te   tr a ini ng.       T a ble  3.   C ompar a ti ve   a na lys is   of   p r opos e L S T M - C L R   with  e xis ti ng  a ppr oa c he s   C la s s if ie r s   A c c ur a c y ( % )   P r e c is io n ( % )   R e c a ll  ( % )   F - M e a s ur e  ( % )   M L P  ( a c c ur a c y on mi xe d da ta s e t s [ 22]   88   -   -   -   B E R T   [ 23]   C N N - B iL S T M   [ 24]   79   80.55   -   -   -   -   74   -   L S T M - C L R   82   80   83   81       M L P 's   s hor tcomings   include   r e li a nc e   on  li mi ted  tr a ini ng  da ta  a nd  e xtende tr a ini ng   pe r iods ,   wi th  a n   e mphas is   on  the  ne e f or   mor e   s ophis ti c a ted  models   c a pa ble  of   ha ndli ng  the  dyna mi c   a nd  diver s e   na tur e   of   s oc ial  media   c ontent.   W hil e   B E R T   ini ti a l ly  ke e ps   pr omi s e   in   unde r s tanding  c ontextua l   ter ms   in   lang ua ge ,   it s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8708   I nt  J   E lec   C omp   E ng ,   Vol .   15 ,   No.   1 F e br ua r y   20 25 :   700 - 7 10   708   pe r f or manc e   f a il s   with  longer   twe e ts ,   making  it   dif f icult  f o r   a ppli c a ti on  in  r e a l - wor ld  s c e na r ios   w he r e   text  lengths   va r wide ly.   T he   p r opos e method  L S T M - C L R   a ddr e s s e s   thes e   c ha ll e nge s   by  f a c il it a ti ng  f a s ter   a nd  mor e   a c c ur a te  tr a ini ng .   C L R   opti mi z e s   the  lea r n ing  r a te  du r ing  t r a ini ng,   a ll owing  the   model  to   na vigate   c ompl e da ta  dis tr ibut ions   mor e   e f f icie ntl a nd  a da pt  to  va r ying  twe e lengths .   C ons e que ntl y,   L S T M - C L R   not  only   ove r c omes   the  li mi tations   o f   M L P   a nd   B E R T ,   but   a ls s howc a s e s   the  potential  to   e nh a nc e   the  e f f ica c of   s e nti ment  a na lys is   a nd  de nigr a ti on   de te c ti on  in  s oc ial  media   c ontexts .     4. 3.     Dis c u s s ion   T his   r e s e a r c a im s   to   a ddr e s s   the  is s ue   of   de tec ti n pe r s on  de nigr a ti on   on  s oc ial  media   platf o r ms   by   pr opos ing  L S T M - C L R   to  a c hieve   be tt e r   c las s if ica ti on  a c c ur a c y,   a s   oppos e to   t r a dit ional   methods   s uc a s   M L P   [ 23] ,   B E R T   [ 23]   a nd  C NN - B iL S T M   [ 25] .   T he   main  objec ti ve   is   to  e nha nc e   the  L S T M s   lea r n ing  r a te   ( L R )   with  the  he lp   of   C L R .   De tec ti ng  a nd  mi ti g a ti ng  pe r s on  de nigr a ti on  is   c r uc ial  not   only  f or   p r otec ti ng  indi viduals menta we ll - be ing,   but  a ls f or   f os ter ing  a   s a f e r   a nd   mor e   inclus ive  onli ne   e nvir onment.   T he r e f or e ,   i thi s   r e s e a r c h,   c ybe r bull ying  in  s oc ial  media   is   de tec ted  by  de ve lopi ng  a   f r a mew or ba s e on  the   L S T M .   F r om  the  r e s ult   a na lys is ,   t he   L S T M - C L R   pe r f or manc e   is   c ontr a s ted  with  the  tr a dit ional  met hods   s uc h   a s   M L P   [ 23] ,   B E R T   [ 23 ]   a nd   C NN - B iL S T M   [ 25] .   F r om   T a ble  3 ,   it   is   obs e r ve that   the   L S T M - C L R   a tt a ins   c omm e nda ble  c las s if ica ti on  a c c ur a c of   82% ,   pr e c is ion  a s   80% ,   r e c a ll   a s   83% ,   a nd  F - mea s ur e   a s   81% .   W hil e   the  e xis ti ng  methods   M L P   [ 23]   a tt a ins   88%   of   a c c ur a c y;  the  e xis ti ng   B E R T   [ 23 ]   a tt a ins   79%   a nd   74%   of   a c c ur a c a nd  F - mea s ur e ,   r e s pe c ti ve ly.   On  the  othe r   ha nd,   the  e xis ti ng   C NN - B iL S T M   obtains   a a c c ur a c of   80. 55% .   T he s e   r e s ult s   p r ove   im por tanc e   of   de pl oying  a da va nc e tec hnologi e s   to  tac kle  today's   p r oblems ,   a longs ide  s howing  how  de e p - lea r ning  a ppr oa c he s   make   a   s igni f ica nt  c ontr ibut ion   to  the  ongoing   f igh a ga ins c ybe r bull ying  de tec ti on .   S ti ll ,   a   high  L R   s ome ti mes   c a us e s   va r ying  los s   f unc ti on  a nd  pr oble ms   with  c onve r ge nc e   a s   f indi ng  the   global  be s is   c ha ll e nging.   W hil e   a   s mall  L R   s lows   down  the   ne twor k’ s   lea r ning  s pe e a nd  make s   it   ha r to  identif the  global  be s t.   T he r e f o r e ,   the  f inal  c onve r ge nc e   e f f e c in   the  ne twor model  is   s igni f ica ntl a f f e c ted  by  L R ,   ther e by  m a king  the  s e tt ing  of   L R   a   major   f oc us   of   the  a pp li e DL   model.   Als o,   the  pr e s e nt  s tudy  doe s   not  dis ti nguis a mong  the  c ybe r bull ying  c a tegor ies ,   c ons e que ntl mot ivating  to   e xtend   a nd   s tudy  i f   the  p r opos e L S T M - C L R   c a e xe c ute  f ine - gr a ined  c ybe r bull ying  c las s if ica ti ons   in  the  f utur e .       5.   CONC L USI ON   T he   r e s e a r c f indi ngs   o f f e r   a n   a dva nc e ment  in   s e nti ment  a na lys is ,   e nha nc ing   de nigr a ti on   de tec ti on   on  s oc ial  media   th r ough  L S T M - C L R .   I the  r e s e a r c f ield ,   thi s   s igni f ies   a   s hif towa r ds   mor e   s ophis ti c a ted   de e lea r ning  tec hniques   a nd  pr omi s e s   a   s a f e r   onli ne   e nvir onment,   f os ter ing  digi tal   c ivi li ty  a nd   c ounter ing   c ybe r bull ying  with  im pr ove a c c ur a c a nd  e f f icie nc y.   T he   f u r ther   inves ti ga ti ons   a r e   f oc us e on  the  im pleme ntation  of   p r opos e method   with   mul ti - m oda da ta.   I t   is   c r uc ial   to   us e   the   tec hnology's   po tential  f o r   the  good  of   the  s oc iety  a s   it   de ve lops   f ur the r ,   ther e f or e   f os ter ing  a   mor e   s e c ur e   a nd  inclus ive  onli ne   c omm unit f o r   a ll .   T hr ough   the  in tr oduc ti on   of   a   nove f r a mew or k   that  make s   us e   of   L S T M   with  C L R ,   thi s   s tudy  a dds   to  the  ongoing  e f f or ts   to  tac kle  c ybe r bull ying.   T he   main  goa is   to  incr e a s e   L S T M 's   L R   us ing   C L R ,   whic make s   it   e a s ier   to  s pot  a nd  de a wi th   c a s e s   of   c ybe r bull ying  on  s oc ial  media .   P r omi s in r e s ult s   a r e   obtaine whe the  pr opos e f r a mew or is   e v a luate a ga ins the  e xis ti ng  a ppr oa c he s   na mely,   M L P   a nd   B E R T   uti li z ing  T witt e r   da ta  a s   a   be nc hmar k.   F r om  the  r e s ult s ,   i is   s e e that  the   pr opos e L S T M - C L R   a c c ompl is he s   82%   a c c ur a c y,   80%   of   pr e c is ion,   83 %   of   r e c a ll   a nd  81 %   of   F - mea s ur e .   T his   indi c a tes   how  we ll   the  pr opos e f r a mew or k   wor ks   to   identi f twe e ts   t ha invol ve   c ybe r bu ll ying.   M or e ove r ,   e xplor ing  te c hniques   to  mi ti ga te  bias e s   in  t r a ini ng  da ta   a nd  im pr ove   the  model's   r e s il ienc e   to  a dve r s a r ial  a tt a c ks   e nh a nc e s   it s   pr a c ti c a uti li ty  in  r e a l - wor ld  s e tt ings .   F utur e   r e s e a r c c ould  a ls f oc us   on  de ve lopi ng  e n s e mbl e   me thods   or   hybr id  a r c hit e c tur e s   that   int e gr a te  mul ti ple  modalit ies   f or   the   pr a c ti c a im pli c a ti ons   o f   de nigr a ti on   de t e c ti on.       RE F E RE NC E S   [ 1]   A P R odr ig ue s   e al . R e a l - ti me   T w it te r   s pa de te c ti on  a nd  s e nt im e nt   a na ly s is   u s in ma c hi ne   le a r ni ng  a nd  de e p   le a r ni ng   te c hni que s ,”   C om put at io nal  I nt e ll ig e nc e  and N e ur o s c ie nc e , vol . 2022, pp. 1 14,  A pr . 2022,   doi 10.1155/2022/ 5211949.   [ 2]   N P a vi th a   e al . M ovi e   r e c omm e nda ti on  a nd  s e nt im e nt   a n a ly s is   u s in ma c hi ne   le a r ni ng,”   G lo bal   T r an s it io ns   P r oc e e di ngs   vol . 3, no. 1, pp. 279 284, J un. 2022, doi:  10.1016/j .gl tp .2022.03.012.   [ 3]   P K ouka r a s C N ou s i,   a nd  C .   T jo r tj is S to c ma r ke pr e di c ti on  us in mi c r obl oggi ng  s e nt im e nt   a na ly s is   a nd  m a c hi ne   le a r ni ng, ”  T e le c om , vol . 3, no. 2, pp. 358 378, M a y 2022, doi:  10.3390/t e l e c om3020019.   [ 4]   Al - K how a r iz mi I P S a r i,   a nd  H .   M a ul a na O pt im iz a ti on  of   s uppor ve c to r   ma c hi n e   w it c ubi c   ke r ne l   f unc ti on  to   de te c t   c ybe r bul ly in in   s oc ia n e twor ks ,”   T e lk om ni k ( T e le c om m u ni c at io C om put in E le c tr oni c s   and  C ont r ol ) vol 22,  no.   2,     pp. 329 339, Apr . 2024, doi:  10.12928/T E L K O M N I K A .v22i2.25437.   [ 5]   R . H . C ha nne gow da , P . K a r th ik , R S r in iv a s a ia h, a nd M . S hi va r a j,  “ C us to mi z e d ma s k r e gi on ba s e d c onvolut io na ne ur a ne tw or ks   f or   un - uni f or me s ha pe   te xt   de te c ti on  a nd  te xt   r e c ogni ti on,”   I nt e r nat io nal   J our nal   of   E le c tr ic al   and  C om put e r   E ngi ne e r in g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   E lec   C omp   E ng     I S S N:   2088 - 8708         De nigr ati on  analys is   of  T w it ter   data  us ing  c y c li c   lear ning  r ate     ( Suhas   B har adw aj  R ajendr a )   709   vol . 13, no. 1, pp. 413 424, F e b. 2023, doi:  10.11591/i je c e .v13i1.pp413 - 424.   [ 6]   N G a r g   a nd  K S ha r ma T e xt   pr e - pr oc e s s in of   mul ti li ngua l   f or   s e nt im e nt   a na ly s is   ba s e on  s oc ia ne twor da ta ,”   I nt e r nat io nal   J our nal  of  E le c tr ic al  and C om put e r  E ngi ne e r in g , vol . 12, no. 1,  pp. 776 784, F e b. 2022,   doi 10.11591/i je c e .v12i1.pp776 - 784.   [ 7]   N K e w s uw un  a nd  S K a jo r nka s ir a t,   A   s e nt im e nt   a na ly s is   mo de of   a gr it e c s ta r tu on  F a c e book  c omm e nt s   u s in na iv e   B a ye s   c la s s if ie r ,”   I nt e r nat io nal   J our nal   of   E le c tr ic al   and  C om put e r   E ngi ne e r in g vol 12,  no.  3,  pp.  2829 2838,   J un.  2 022,   doi 10.11591/i je c e .v12i3.pp2829 - 2838.   [ 8]   K N a it ha ni   a nd   Y P R a iwa ni R e a li z a ti on   of   na tu r a la ng ua ge   pr oc e s s in a nd   ma c hi ne   l e a r ni ng  a ppr oa c he s   f or   te xt - b a s e d   s e nt im e nt  a na ly s i s ,”   E x pe r Sy s te m s , vol . 40, no. 5, Aug. 202 3,  doi 10.1111/e xs y.13114.   [ 9]   W F S a tr ya R A pr il li ya ni a nd  E H Y os s y,  S e nt im e nt   a na l ys is   of   I ndone s ia pol ic e   c hi e f   us in mul ti - le ve e ns e mbl e   mod e l,   P r oc e di a C om put e r  S c ie nc e , vol . 216, pp. 620 629, 2022, doi:   10.1016/j .pr oc s .2022.12.177.   [ 10]   I A lm a li s E K oul oumpr is a nd  I V la ha v a s S e c to r - le ve s e nt im e nt   a na ly s is   w it de e le a r ni ng,”   K now l e dge - B as e Sy s te m s vol . 258, De c . 2022, doi:  10.1016/j .knos ys .2022.109954.   [ 11]   U N a s e e m,  I R a z z a k,  M .   K hus hi P W E kl und,  a nd   J K im C O V I D S e nt i:   a   la r ge - s c a l e   be nc hma r T w it te r   da ta   s e t   f or   C O V I D - 19  s e nt im e nt   a na ly s is ,”   I E E E   T r ans ac ti ons   on C om put at io nal   Soc ia Sy s te m s ,   vol 8,  no.  4,  pp.  976 988,   A ug.  2021, doi:   10.1109/T C S S .2021.3051189.   [ 12]   N .   A s l a m,   F .   R u s t a m ,   E .   L e e ,   P .   B .   W a s hi ng to n,   a n I .   A s hr a f S e nt i me nt   a n a l y s i s   a n e m ot io d e t e c ti on   on   c r y pt oc ur r e n c y - r e l a t e t w e e t s   u s i ng  e n s e mb l e  L S T M - G R U   mo de l,   I E E E  A c c e s s vo l.  10 ,  p p.  3 93 13 3 93 24 20 22 doi 10 .1 10 9/ A C C E S S .2 02 2. 31 65 62 1.   [ 13]   G C ha ndr a s e ka r a n,  N A nt oa ne la G A ndr e i,   C M oni c a a nd  J H e ma nt h,  V is ua s e nt im e nt   a na ly s is   us in d e e le a r ni ng  mo de ls   w it h s oc ia me di a  da ta ,”   A ppl ie d Sc ie n c e s , vol . 12, no. 3,  J a n. 2 022, doi:  10.3390/app120310 30.   [ 14]   H S a le h,  S M os ta f a A A lh a r bi S E l - S a ppa gh,  a nd  T A lk ha li f a h,  H e te r oge ne ous   e ns e mbl e   de e le a r ni ng  mode f or   e nha nc e d   A r a bi c  s e nt im e nt  a na ly s i s ,”   Se n s or s , vol . 22, no. 10, M a y 2022,  doi 10.3390/s 22103707.   [ 15]   B A lB a da ni R S hi a nd  J D ong,  A   nove ma c hi n e   le a r ni ng  a ppr oa c f or   s e nt im e nt   a na ly s is   on  T w it te r   in c or por a ti ng   th e   uni ve r s a la ngua ge  mode f in e - tu ni ng a nd S V M ,”   A ppl ie d Sy s te m  I nnov at io n , vol . 5, no. 1, J a n. 2022,   doi 10.3390/a s i5 010013 .   [ 16]   H S a le h,  S M o s ta f a L A G a br a ll a A O .   A s e e r i,   a nd  S E l - S a ppa gh,  E nha nc e A r a bi c   s e nt im e nt   a na ly s is   u s in a   n ove l   s ta c ki ng e ns e mbl e  of  hybr id  a nd de e p l e a r ni ng mode ls ,”   A ppl ie d Sc ie nc e s , vol . 12, no. 18, S e p. 2022, doi:  10.3390/app121889 67.   [ 17]   M R a j,   S S in gh,  K S ol a nki a nd   R S e lv a na mbi A n   a ppl ic a ti on  to   de te c t   c ybe r bul ly in us in m a c hi ne   le a r ni ng  a nd  d e e p   le a r ni ng t e c hni que s ,”   SN   C om put e r  S c ie nc e , vol . 3, no. 5,  J ul . 2 022, doi:  10.1007/s 42979 - 022 - 01308 - 5.   [ 18]   A M A ld u a il a a nd   A B e lg hi th D e t e c ti ng  A r a bi c   c ybe r b ul ly in twe e ts   u s in ma c hi n e   le a r ni ng,”   M ac hi ne   L e ar ni ng   and  K now le dge  E x tr ac ti on , vol . 5, no. 1, pp. 29 42, J a n. 2023, doi:   10.3390/m a ke 5010003.   [ 19]   B A H M ur s he d,  J A ba w a jy S M a ll a ppa M A N S a if ,   a nd  H D E .   A l - A r ik i,   D E A - R N N a   hyb r id   de e le a r ni ng   a ppr o a c h   f or   c ybe r bul ly in de te c ti on  in   T w it te r   s oc ia me di a   pl a tf or m,”   I E E E   A c c e s s vol 10,  pp.  25857 25871,  2022,  doi :   10.1109/AC C E S S .2022.3153675.   [ 20]   S S he lk e   a nd  V A tt a r R umor   de te c ti on  in   s oc ia ne twor b a s e on  us e r c ont e nt   a nd  le xi c a f e a tu r e s ,”   M ul ti m e di T ool s   and   A ppl ic at io ns , vol . 81, no. 12, pp. 17347 17368, M a r . 2022, doi:  10.1007/s 11042 - 022 - 12761 - y.   [ 21]   C R a j,   A A ga r w a l,   G B ha r a th y,  B N a r a ya n,  a nd  M P r a s a d,  C ybe r bul ly in de te c ti on:   h ybr id   mode ls   ba s e on   ma c hi ne   le a r ni ng a nd na tu r a la ngua ge  pr oc e s s in g t e c hni que s ,”   E le c tr oni c s , vol . 10, no. 22, Nov. 20 21,   doi 10.3390/e le c tr oni c s 1022281 0.   [ 22]   S B e hl A .   R a o,  S .   A gga r w a l,   S C ha dha ,   a nd  H .   S P a nnu,  T w it te r   f or   di s a s te r   r e li e f   th r ough  s e nt im e nt   a na ly s is   f or   C O V I D - 19  a nd na tu r a ha z a r d c r is e s ,”   I nt e r nat io nal  J our nal  of  D i s as te r  R is k  R e duc ti on , vol . 55, M a r . 2021,   doi 10.1016/j .i jd r r .2021.102 101.   [ 23]   S D e a nd  A .   K C ha nda C ompa r a ti ve   a na ly s is   of   c ont e xt ua a nd  c ont e xt - f r e e   e mbe ddi ng s   in   di s a s te r   pr e di c ti on  f r om  T w i tt e r   da ta ,”   M ac hi ne  L e ar ni ng w it h A ppl ic at io ns , vol . 7, M a r . 2022,  doi 10.1016/j .ml w a .2022.100253.   [ 24]   M A S N a s ut io a nd  E B S e ti a w a n, “ E nha nc in c ybe r bul ly i ng  de te c ti on  on  I ndone s ia n T w it te r le ve r a gi ng  f a s te xt   f or   f e a tu r e   e xpa ns io a nd   hybr id   a ppr oa c a ppl yi ng C N N   a nd B iL S T M ,”   R e v ue   d’ I nt e ll ig e nc e   A r ti fi c ie ll e vol 37,  no.  4,   pp.  929 936,  2 023,   doi 10.18280/r ia .370413.   [ 25]   S B e nge s i,   T O la dunni,  R .   O lu s e gun,  a nd  H A udu,  A   ma c hi ne   le a r ni ng - s e nt im e nt   a na ly s is   on  monke ypox   out br e a k:   a e xt e ns iv e   da ta s e to   s how   th e   pol a r it of   publ ic   opi ni on  f r om  T w it te r   twe e ts ,”   I E E E   A c c e s s vol 11,  pp.  11811 11826,  2023,  doi 10.1109/AC C E S S .2023.3242290.   [ 26]   M . I br a hi m, S .   G a uc h, O . S a lm a n,  a nd M . A lq a ht a ni , “ A n a ut o ma te d me th od t o e nr ic h  c ons ume r  he a lt h voc a bul a r ie s  us in G l oV e   w or e mbe ddi ngs   a nd  a a uxi li a r le xi c a r e s our c e ,”   P e e r J   C om put e r   Sc ie nc e vol 7,  pp.  1 28,  A ug.  2021,  doi 10.7717/p e e r j - c s .668.   [ 27]   D . V id ya bha r a th i,  V . M oha nr a j,  J . S . K uma r , a nd Y . S ur e s h, “ A c hi e vi ng ge ne r a li z a ti on of  de e p l e a r ni ng mode ls  i n a  qui c k w a y b a da pt in T - H T R   le a r ni ng  r a te   s c he dul e r ,”   P e r s onal   and  U bi q ui to us   C om put in g vol .   27,  no.  3,   pp.  1335 1353,   A ug.  2023,   doi 10.1007/s 00779 - 021 - 01587 - 4.       B I OG RA P HI E S   OF   AU T HO RS       Suha s   Bha r a dw a R a jendr a           i s   w o r k i n g   as   a s s i s t an t   p ro fe s s o i n   t h D e p art me n t   o f   In fo rma t i o n   Sc i en ce  a n d   E n g i n eer i n g   at   T h N a t i o n a l   I n s t i t u t o E n g i n eeri n g ,   M y s u ru ,   s i n ce   2 0 1 6 .   O b t a i n e d   B. E .   fro Mal n ad   Co l l e g o E n g i n eeri n g   H as s an   i n   t h y ear  2 0 1 4   a n d   M. T ech .   fro T h N at i o n al   In s t i t u t o E n g i n eer i n g ,   My s u ru   i n   t h y ear  2 0 1 6 .   Cu rren t l y   p u r s u i n g   P h . D .   u n d er  V i s v e s aray T e ch n o l o g i ca l   U n i v e rs i t y   i n   t h area  o cy b er  s ecu r i t y H i s   area  o res earch   i n t eres t s   are   cy b er  s ec u ri t y ,   mach i n e   l earn i n g ,   s o c i al   n e t w o rk s ,   co mp u t er   fo ren s i c s .   H can   b co n t ac t e d   at   emai l :   s u h a s b r. re s earc h @ g mai l . co m.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.