随着网络的普及和移动化,社交网络在人们的社交生活中占有越来越大的比例,由此人们可以在社交网站上获取各类新闻消息。然而与此同时也出现了许多异常用户经常发布各种仇恨言论来对个体或群体进行贬低,并且这些仇恨言论造成不利影响。为了促进社会更加和平、包容和公正,维护社交网络平台的健康性,通过仇恨言论识别方法,发现社交网络中的仇恨言论具有重要意义。社交网络中的仇恨言论识别任务相较于其他文本分类任务而言具有以下问题:一方面,仇恨言论的文本规范程度不够理想,推文中往往会含有许多表情、俚语和错别字词等,同时仇恨言论对于某些不应有仇恨情绪的词（如人群）的过度提及,这些特点使得神经网络模型在训练中会产生不应当的过度拟合,形成模型的偏差;另一方面,社交网络中的仇恨言论文本长度常常较短,导致语义过于稀疏,模型难以捕获足够的信息。对于这些问题,已有的方法没有很好的解决。因此本文针对上述已有仇恨言论识别方法存在的这两个问题进行研究,主要贡献为:（1）提出了一种基于文本质量和单词分布偏差纠正的仇恨言论识别方法。该方法对数据集中的文本质量（即文本规范程度）和单词分布偏差进行纠正,在不同文本长度区间上,结合文本质量分布差异和单词分布差异,计算出需要补充的对应长度、文本质量且包含单词的非仇恨言论推文数量,并补充对应所需数量的推文,从而达到数据集中文本质量和单词分布的均衡,消除潜在的偏差。通过对比方法实验,在测试集上的预测效果证明了该方法有效消除了文本质量和单词分布偏差,有效消除了模型的潜在偏差和提高了模型分类性能。（2）提出了一种基于语义概念扩展的仇恨言论识别方法。为了克服仇恨言论短文本语义稀疏的问题,该方法在构建分类模型时进行语义概念扩展。模型引入外部知识库补充短文本缺少的语义,通过注意力机制来赋予外部知识中的有效信息更大权重,并且利用基于知识图谱构建的句子级的特征和文本的词袋模型信息对语义概念进行扩展,最后构建文本联合特征表示,用于仇恨言论识别。实验证明该方法语义概念扩展效果有效,增强了模型的仇恨言论识别性能。