オンライン上のヘイトスピーチの増加に伴い、有害なコンテンツを検出するシステムの開発が急務となっています。本論文では、EVALITA 2018で行われた自動的厌女表現識別（Automatic Misogyny Identification: AMI）共有タスクのために開発された機械学習モデルについて紹介します。各ツイートを表現するために、3種類の特徴量を生成しました：文埋め込み（Sentence Embeddings）、TF-IDFベクトル、およびBOWベクトル。これらの特徴量は結合され、機械学習モデルに投入されます。当方のモデルは英語サブタスクAで第1位、英語サブタスクBで第5位となりました。優勝したモデルを公開し、一般利用可能としています。詳細は以下のURLからアクセスできます：https://github.com/punyajoy/Hateminers-EVALITA