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基于网格搜索方法的混合深度学习模型的 COVID-19 Twitter 情绪分类
通过使用嵌入、深度学习模型和网格搜索算法对 Twitter COVID-19 数据集进行情感分类，本研究提出了八种不同的混合深度学习模型，旨在提高模型的整体准确性，研究表明，COVID-19 疫苗接种的公众情绪随时间逐渐改善，所提出的模型在
PDF23 days ago
多语言变压器和 BERTopic 用于短文本主题建模：塞尔维亚案例
该论文采用 BERTopic 主题建模技术对塞尔维亚语的短文本进行了首次应用，结果表明在部分预处理的情况下，BERTopic 可以提供信息丰富的主题。与 LDA 和 NMF 相比，BERTopic 提供了更多有信息量的主题，并在主题数不受限
PDF5 months ago
对 COVID-19 疫苗立场检测中的时间性考察
本研究旨在检测时间演变对于 Twitter 上 COVID-19 疫苗态度检测的影响，通过比较不同的时间处理方法可以有效提高模型分类效果。结果表明，时间分割对于态度分类准确性具有重要影响，未来的研究需要更好地考虑时间因素。
PDFa year ago
提高自然语言处理变形金刚模型长期的分类可靠性
本研究比较不同方法用于长期分类任务的 BERT 模型的微调，发现使用所有可用的未标记评论来微调模型是最佳解决方案，而仅关注模型之前未遇到的单词的评论并不可取，其中一个更有效的解决方案是从新时期的评论中随机抽样评论。
PDFa year ago
深入对话线程，改进社交媒体平台上的目标特定立场检测
本文提出一种新的目标特定立场检测任务 —— 会话立场检测，旨在推断给定数据实例及其相应的会话主题的立场。为此，通过六个主要的香港社交媒体平台，使用注释技术构建基准会话立场检测（CSD）数据集，提出一种模型 Branch-BERT，将上下文信
PDF2 years ago
揭秘推特上的 COVID-19 疫苗话语
通过自然语言处理技术训练立场检测算法，通过主题建模技术检查疫苗接种的公共言论，发现双重立场使用者发布的推文占主要地位，正反两面的推文共同讨论了许多不同的问题，以真实问题为主的反疫苗推文与虚假信息相关的含义占大多数，表情和笑话占据了最多的转发
PDF2 years ago