Jun, 2022

SciTweets-- 用于检测科学在线话语的数据集和注释框架

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TL;DR本研究使用一个标注框架和对不同形式科学相关性的定义，对推文中的科学相关信息进行标注，通过训练多标签分类器检测科学相关性，并成功检测出不同范畴的科学知识（声明、参考文献）进行分析。
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发现论文，激发创造
  • TweetsCOV19 -- 基于语义注释的关于 COVID-19 疫情的推文知识库

    描述了 TweetsCOV19 的基本特征和分析，这是一个公开可用的包含超过 800 万推特的知识库，旨在为大量知识发现任务提供前所未有的数据集。

    Jun, 2020

  • 当前 COVID-19 Omicron 波在线学习的 Twitter 谈话的大规模数据集

    本研究提供了一个大规模的、符合 Twitter 隐私政策、FAIR 原则的开放数据集，该数据集基于全球自 2021 年 11 月 COVID-19 德尔塔毒株被首次发现以来与网上学习相关的推文。这份工作还简要概述了使用该数据集进行在线学习研究的一些潜在应用，包括大数据、数据挖掘和自然语言处理。

    Jul, 2022

  • Twitter 主题分类

    本文针对社交媒体中讨论的各种话题，通过推文主题分类研究，提供两个相关数据集用于评估推文分类模型，并在语言模型上进行量化评估和分析。

    Sep, 2022

  • 追踪社交媒体上关于 COVID-19 大流行的话题：公共冠状病毒 Twitter 数据集的建立

    本文描述了自 2020 年 1 月 22 日以来我们不断收集的多语种新冠状病毒 Twitter 数据集，旨在通过研究在线谈话动态以及科学信息和未经验证的谣言的跟踪等方面，了解这一全球性危机的影响。最终，该数据集可能有助于推动针对这一全球危机的知情决策和有针对性的政策干预。

    Mar, 2020

  • 生物医学 Twitter 帖子中的索赔检测

    本文旨在填补社交媒体生物医学领域中技术自动验证和虚假新闻检测方法的研究空白，使用样本与新冠肺炎、麻疹、囊性纤维化和抑郁症相关的推文，开发出一个检测自动化声明的模型，并且在嵌入式分类器和 BERT 转移学习方面进行基础分类实验，分析揭示出笔者所构建的医学推特大多数都包含自动化声明信息。

    Apr, 2021

  • 一个用于开放科学研究的大规模 COVID-19 推特聊天数据集 -- 一个国际合作项目

    本文介绍了一份包含 1 月 1 日至 4 月 4 日之间各地 152 万条与 COVID-19 有关的推文的数据集，为研究社交动态、情感反应等提供支持。

    Apr, 2020

  • 预测 Twitter 会话线程的仇恨强度

    本文提出了 DRAGNET++，使用推文线程的语义和传播结构来预测推文的仇恨强度，可以识别出即使是微妙的推文也有可能引发仇恨言论，超越了所有最先进的基线。

    Jun, 2022

  • 选举相关推文自动检测和分类

    本文介绍了一种基于深度神经网络的技术框架，用于在 Twitter 上连续纵向地识别和分析选举相关的对话，其模型可以将选举相关的推文检测的 F 分数为 0.92，并将这些推文分类为 22 个主题，其 F 分数为 0.90。

    May, 2016

  • Twitter 是否知道你的政治观点？POLiTweets 数据集和半自动方法的政治倾向发现

    研究发现，使用社交媒体平台的用户只需发表 13 篇与社会相关的帖子即可预测其政治取向，作者通过创新的半自动化方法来发现用户的政治倾向，并公开了波兰的 POLiTweets 数据集，以研究多党制的政治倾向和领域转移等问题。

    Jun, 2022

  • 支持实时态势感知的交互式学习识别相关推文

    提出了一种新颖的交互式学习框架来提高对实时推文的分类过程，该框架允许用户在实时学习的基础上迭代地纠正推文的相关性以训练分类模型，实验结果表明该方法优于现有的机器学习模型，结合 SMART 系统，可用于实时情境感知并满足不同用户依赖需求。

    Aug, 2019