Nov, 2022

机器学习自然语言处理分析青年观点：可持续青年发展政策的主要趋势和重点领域

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TL;DR该研究分析了七个不同国家、三种语言的青年社交网络数据，利用机器学习和自然语言处理技术，采用文本分类器进行情感分析，发现青年参与可持续发展议程的观点和态度，并发现了不同年龄、性别和种族之间的偏见和差异。结果表明，理解孩子和青年的兴趣、作用和观点有助于实现 2030 年议程目标。
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发现论文，激发创造
  • 自然语言处理在可持续发展中的应用：以神经标记为例，增强社区画像

    本研究论文探讨 NLP 应用在社区分析中的高潜力，提出了新的自动 UPV 分类任务，研究了包含一个详细语料库分析和一些基线神经模型的数据集，实验结果表明这个问题具有挑战性，同时也提出了未来在 NLP 和 SD 交叉领域的研究方向。

    Apr, 2020

  • 迈向可持续发展：综合环境健康监测的新型集成机器学习模型

    城市化对经济增长有促进作用，但也通过环境恶化对环境造成危害。机器学习已成为一个有很大潜力的工具，通过识别关键的预测特征来跟踪环境恶化。最近的研究专注于利用污染物水平和颗粒物作为环境状态指标来开发预测模型，以勾勒出所面临的挑战。机器学习被用来识别与环境恶化相关的模式。该研究旨在帮助政府识别干预点，改进规划和保护工作，并最终促进可持续发展。

    Aug, 2023

  • 社交媒体与人工智能在可持续城市和社会中的运用：一个水质分析案例

    提出了一种自然语言处理框架，通过文本分类和主题建模的方法，自动收集并分析社交媒体中与水相关的帖子，以便进行数据驱动决策。

    Apr, 2024

  • SustainBench：利用机器学习监测可持续发展目标的基准

    该研究介绍了 SustainBench，它涵盖了与经济发展、农业、健康、教育、水和卫生、气候行动以及陆地生活有关的 15 个基准任务，旨在通过提供标准基准来评估机器学习模型在各种可持续发展目标上的任务，在数据方面降低机器学习社区的参与门槛，并鼓励发展新的机器学习方法，以促进实现可持续发展目标的进展.

    Nov, 2021

  • 通过混合自然语言处理方法促进意见多样性

    现代民主面临公民参与度下降的关键问题。网络讨论论坛是增强公民参与的重要途径。该研究提议通过自然语言处理结合人工智能技术解决在线大规模讨论中的挑战，并研究这些技术能在在线讨论中揭示的个人观点。我们提出了一个由人工智能和大型语言模型组成的三层层级结构来表示观点，展示这些表示形式如何洞察观点的多样性以及允许我们研究在线讨论中的互动。

    May, 2024

  • 利用人工智能技术将研究与可持续发展目标进行映射：案例研究

    本研究利用 82000 多篇澳大利亚大学的出版物作为案例研究，通过相似度度量与 OpenAI GPT 模型将这些出版物与可持续发展目标（SDGs）进行映射，结果显示采用相似度度量的模型能够补充 GPT 模型进行 SDG 分类，此外，深度学习方法在处理敏感数据方面更加可靠，并且无需使用商业人工智能服务或部署昂贵的计算资源来运行大型语言模型。研究表明，两种方法的结合可以实现可靠的研究到 SDGs 的映射结果。

    Nov, 2023

  • 基于人工智能的框架在孟加拉实现可持续发展目标

    本研究探讨了人工智能在可持续发展的三大支柱（社会、环境、经济）中的影响，以及在农业、废物分类、智慧水管理和暖通空调系统等多个领域中的应用案例，并提出了基于人工智能的可持续发展目标策略。该框架可以减少人工智能的负面影响并促进其长期积极作用，尤其对像孟加拉国这样的发展中国家具有实际意义。

    Apr, 2023

  • 走向一种整体方法：通过跨学科视角理解自然语言处理模型中的社会人口偏差

    快速增长的自然语言处理在各种社会技术解决方案中的使用和应用突显了对偏见及其对社会的影响的全面理解的需求。虽然 NLP 中的偏见研究得到了扩展，但仍存在一些需要关注的挑战，包括有限地关注种族和性别以外的社会人口偏见、主要集中在模型上的狭窄分析范围，以及技术为中心的实施方法。本文解决了这些挑战，并倡导一种更加跨学科的方式来理解 NLP 中的偏见。该工作分为三个方面，每个方面探索 NLP 中的特定偏见方面。

    Aug, 2023

  • 应用自然语言处理技术分析可持续性报告

    本文介绍了利用自然语言处理技术构建的问答型模型 ClimateQA，该模型可用于分析财务报告以确定与气候相关的内容，以应对气候变化对全球股市等投资领域的巨大影响。

    Nov, 2020

  • 人工智能可持续性研究综述：学习算法的新兴趋势和研究挑战

    本文着眼于 AI 的可持续性发展问题，分析了解决该问题的机器学习方法和算法，并提出对可持续 AI 技术研究的挑战和发展方向的建议。

    May, 2022