Sep, 2022

走一条语言弯路：少数民族语言母语的国际移民如何在寄居国寻找 COVID-19 相关信息

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TL;DR在国际移民的非本国语言和文化环境中，信息搜索对于 COVID-19 的预防至关重要。然而，这项研究发现国际移民可能会存在一些先入为主的思维方式，限制了他们的信息获取。为了解决这个问题，我们建议建立包容性的危机基础设施来提高国际移民的信息素养，并更好地利用公共服务。
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发现论文，激发创造
  • COVID-19 信息泛滥的英汉比较分析：来自社交媒体文本数据的洞见

    通过文本数据在社交媒体平台上提取英文和中文 COVID-19 信息传播现象的对比分析，揭示了 COVID-19 信息传播的常见讨论，并通过主题聚类分析和情感分析深入了解了各语言环境下的主要话题，从而有助于了解 COVID-19 信息传播现象并指导制定不同语言环境下的公共卫生危机期间打击谣言的策略发展。

    Nov, 2023

  • 跨语言 COVID-19 虚假新闻检测

    本文介绍了一种利用已经被 fact-check 过的英文新闻数据集，通过建立一个名为 CrossFake 的深度学习框架来识别汉语低資源下的 COVID-19 虚假信息。经实验结果表明，CrossFake 在跨语言环境下的情况下比其他单语和跨语言虚假信息检测器更有效。

    Oct, 2021

  • 全球 COVID-19 信息聚合系统

    本文介绍了一个建立在可靠的 COVID-19 网站数据集基础上的、面向世界各地用户的信息汇聚系统，该系统可帮助用户查找各地的 COVID-19 相关新闻，并通过神经机器翻译和基于 BERT 的主题分类器帮助用户高效地获取自己感兴趣的信息。

    Jul, 2020

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    本研究旨在推广社交媒体研究对抗 COVID-19 及其他传染病。通过对 COVID-19 微博的量化和定性分析，我们提供了多种处理数据集的方法，并分享了一个多语种社交媒体数据集，供研究人员使用。

    Apr, 2020

  • 评估 COVID-19 疫情响应中 “信息疫情” 的风险

    通过分析世界各地发布的超过一亿条推特信息，研究人员发现在 COVID-19 大流行期间，波动的不可靠和低质量信息可以引发社会不合理行为和严重的公共卫生威胁， 而人们对虚假信息的反应表现出可以通过充分的沟通策略来缓解的早期警告信号。

    Apr, 2020

  • TICO-19: Covid-19 翻译倡议

    TICO-19 项目通过提供测试和开发数据的方式，鼓励 AI 和机器翻译研究者为包括非洲、南亚和东南亚等语言的人口提供关于 COVID-19 的信息。

    Jul, 2020

  • COVID-19 疫情对齐的跨语言迁移学习

    本研究通过对意大利 COVID-19 疫情疫情的 Twitter 数据进行学习，并使用跨语言迁移学习模型对多个国家的疫情进行预测，结果显示在跨国预测中有高达 0.85 的斯皮尔曼相关性。

    Jun, 2020

  • COVID-19 最初是在哪里发现的？为流行病情境设计问答系统

    本研究采用现代自然语言处理技术设计了一个基于问题回答系统，以应对 COVID-19 大规模信息泛滥和不实传言。我们依据 Ingwersen 的信息检索认知模型，从社会技术角度推导并转化成具体的设计要求和设计原则，并以 CORD-19 数据集为基础构建了一个样机系统。我们根据生物医学专家标记的 COVID-19 问题样本，评估了系统的答案质量，证明了其有用性。

    Apr, 2022

  • 全球关注焦点：COVID-19 在 Twitter 上 24 种语言相关词汇的 n-gram 时间序列

    研究新冠疫情大流行期间利用社交媒体数据分析出全球不同语言中涉及 “病毒” 一词的时间序列，以及各种数据（包括社交媒体数据）的重要性，为全球疫情的控制提供有用的参考和数据支持。

    Mar, 2020

  • 打击 COVID-19 信息疫情：从记者、事实核查人员、社交媒体平台、政策制定者和社会人士的角度建模

    该研究针对 COVID-19 信息滥用问题，发布了一份包含 16000 条人工标注推特的数据集，并通过预训练 Transformers 模型等方法获得了良好的评估结果，以解决多语言、多任务下的信息可信度问题。

    Apr, 2020