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评估公共危机的机器学习方法：Meta 分析
本研究利用机器学习方法研究了危机管理，通过自动化手段收集和评估历史或近实时数据集中检测到的模式，分析选定的科学文献，分析人类在危机中的行为，结果表明社交媒体数据是被广泛使用的数据来源，监督学习方法是一种优秀的方法，分类技术在使用中显著，支持
PDFa year ago
EMNLP利用实体掩蔽语言建模和多任务学习提高危机相关推文分类
该研究提出了一种基于实体屏蔽语言建模和层次化多标签分类的多任务学习方法，以解决社交媒体危机管理中的事件相关偏差和高度不均衡标签分布问题，并在 TREC-IS 数据集上表现出高达 10% 的 F1 得分绝对性能提升。同时，实体屏蔽可以减少过度
PDF2 years ago
多语社会中代码混合自然语言处理所面临的挑战和考虑
讨论多语社会中 NLP 研究的现状、局限与未来的发展。提出英汉混合语言作为案例，探究五个涉及到社会福祉的应用领域：危机管理、医疗保健、政治宣传、假新闻与仇恨言论等。同时，提出了未来多语言 NLP 应用中可能涉及到的数据集、模型和工具。
PDF3 years ago
ACL社交媒体辅助危机管理中有监督分类和无监督主题建模之间的桥梁
采用 BERT 嵌入并进行微调可以适应新危机，发现新主题，并从受监督训练中保留相关类别，利用双向自注意力提取主题关键词。其在人工和自动评估中胜过传统主题模型。
PDF3 years ago
社交网络信息疫情对抗新冠病毒 COVID-19 大流行的关键影响：基于 Twitter 的研究及未来方向
通过大规模数据采集和分析，本文发现新冠疫情期间社交媒体的信息泛滥现象（infodemic）给医疗建议和经济造成了负面影响，因此应采取危机管理和社交网络管理策略，确保信息可靠和可信。
PDF4 years ago
CVPR气候适应：从不平衡卫星数据中可靠地预测
本文研究了如何处理在应用深度学习技术识别危机管理时，数据高度不平衡的情况，探讨了多种技术并提出了一套综合方法，旨在提高少数类别分类的性能和模型可靠性。
PDF4 years ago