Dec, 2023

KhabarChin：波斯语重要新闻的自动检测

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TL;DR通过自然语言处理技术，本论文介绍了在波斯语中探测重要新闻的新型基准数据集（Khabarchin），并提出了解决此任务的多个基于学习的模型，从传统机器学习到最先进的 Transformer 模型，同时还介绍了在新闻文章中通过弱监督方式识别重要句子的第二个任务。
发现论文，激发创造
  • 多语言数据分类的终身学习自然语言处理方法

    本研究提出了一种基于终身学习和多语言知识转移的新型假新闻检测方法，该方法利用传统特征提取器和深度自然语言处理模型结合多层感知器分类器，可以在英语和西班牙语数据集上提高假新闻分类任务的性能。

    May, 2022

  • 使用自然语言处理技术的乌尔都语新闻文章推荐模型

    提出一种可以预测用户兴趣的乌尔都语新闻推荐框架，使用了 NLP 技术的预处理和 TF-IDF 和余弦相似度计算，利用 BERT 语言模型相似性提高了系统推荐性能。当文章相似性超过 60％时，系统会向用户推荐相关新闻。

    May, 2022

  • 基于深度学习的波斯语情感分析

    我们引入和实现了一个基于混合深度学习的模型，用于对 Digikala Online 零售网站的客户评论数据进行情感分析，采用了多种深度学习网络和正则化技术作为分类器。最终，我们的混合方法在三个情感类别（积极，消极，中立）上实现了出色的性能，F1 分数达到了 78.3。

    Mar, 2024

  • DeepSentiPers：基于增强波斯语情感语料库训练的新型深度学习模型

    本文旨在提出两种深度学习架构以及数据增强技术来分类波斯语句子的多分类和二分类情感，实验结果表明我们提出的方法可以成功地解决此问题。

    Apr, 2020

  • 基于语言处理的自动新闻生成与事实核查系统

    本文探索了一种基于语言处理的自动新闻生成和事实核查系统，旨在提高新闻生产的效率和质量，同时确保新闻内容的真实性和可靠性。通过整合事实核查技术，该系统可以有效防止虚假新闻的传播，提高新闻的准确性和可信度，而自动新闻生成和事实核查所涉及的关键技术包括文本生成、信息提取和知识图谱的应用，并通过实验证实了这些技术的有效性。此外，本文讨论了自动新闻生成和事实核查系统的未来发展方向，强调了技术进一步整合和创新的重要性。研究结果表明，随着技术的不断优化和实际应用，这些系统在未来新闻行业中将发挥越来越重要的作用，提供更高效和可靠的新闻服务。

    May, 2024

  • 使用手动和自动标注的机器学习和深度学习方法用于孟加拉语新闻分类

    本文介绍了几种机器和深度学习方法，应用于孟加拉语新闻分类。这些方法包括逻辑回归、支持向量机、卷积神经网络以及词向量等，同时提出了自动标记的方法，并在孟加拉语最大的新闻分类数据集 Potrika 上评估了它们的性能。

    Oct, 2022

  • 波斯语情感分析：算法、方法和数据集综述

    本文回顾近年来关于波斯语情感分析的文章，分析了 40 种方法，包括使用机器学习和深度学习的转换器和神经网络，评估了这些方法对数据集的准确性，列出了 2018 至 2022 年的数据集和其详细信息。

    Nov, 2022

  • 新闻报道：通过图像和文本处理进行文章注释

    本文提出了一种新颖的深度学习方法，适用于解决文字描述与图片内容松散相关的情况。这种方法在多任务和迁移学习中表现良好，可以有效地检测图片来源、预测热度、插图以及文章地理位置等问题。同时，研究人员构建了一个新的语料库以供研究者使用。研究表明，该方法在新闻文章的领域中具有很强的实用性。

    Mar, 2016

  • 利用潜在狄利克雷分配进行金融新闻中有关信息、预测和预测的自动检测

    通过组合多段主题分割和共指消解分离作者表达模式、使用 LDA 检测相关文本以及分析其中的预测和预言的话语暂时性，我们提出了一个新颖的自然语言处理系统，以在非结构化文本来源中帮助投资者检测相关的金融事件。

    Mar, 2024

  • 生成和检测阿拉伯语操纵和虚假新闻的机器

    本论文提出了一种利用真实新闻和 POS 标注生成阿拉伯语虚假新闻的新方法，并开发了第一届阿拉伯语虚假新闻检测模型，该模型通过使用基于 AraNews 的生成式新闻实现了最新的 F1=70.06 的结果，所有研究中使用的数据和模型都是公开可用的。

    Nov, 2020