Mar, 2022

ArabGend：基于阿拉伯语推特的性别分析与推断

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TL;DR本研究旨在探究阿拉伯语 Twitter 上男女用户在参与度、兴趣点、职业领域等方面的差异，并通过用户名、头像、推文及好友网络等方式进行性别推断，达到了 82.1% 的 F1 分数，同时也开发了一个可公开使用的演示版。
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发现论文，激发创造
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    Jul, 2023

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    Oct, 2012

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    Apr, 2020

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    Jun, 2018

  • 野外阿拉伯方言识别

    用 QADI 建立了一个包含来自 18 个阿拉伯国家范围内不同方言的推特的数据集，并使用多个筛选器识别用户并准确识别方言，这个数据集可用于对不同阿拉伯国家范围内方言的鉴别研究。

    May, 2020

  • 用户感知的阿拉伯语性别重写器

    介绍了 User-Aware Arabic Gender Rewriter，一个基于用户的阿拉伯语性别重写对于两个用户的上下文环境的 Web 系统。该系统可以接受阿拉伯语或英语句子作为输入，并为用户提供指定所需的第一和 / 或第二人称目标性别的能力。系统输出重写阿拉伯语输入句子的性别替代（或其英语翻译，在英语输入的情况下），以匹配目标用户的性别偏好。

    Oct, 2022

  • 透过性别镜头：从大规模 Android 用户中学习 Emoji 的使用模式

    本文基于智能手机用户使用表情数据集，探究性别间表情使用方面的差异，研究发现性别在表情使用上显著不同，并构建机器学习算法基于表情推断用户性别，从而提供一种非文本或语境信息的用户性别推断模型，克服文本和元数据对用户隐私的泄露风险。

    May, 2017