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面向目标特定立场的嵌入式聚类：以极化的土耳其为例
本文利用卷积神经网络对土耳其大选期间推特数据进行无监督的极性检测，对 108M 条推文和 213M 条用户推特进行多目标分类和极性聚类，实现用户态度识别和相关话题极化计算。
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4 years ago
AAAI
选举相关推文自动检测和分类
本文介绍了一种基于深度神经网络的技术框架，用于在 Twitter 上连续纵向地识别和分析选举相关的对话，其模型可以将选举相关的推文检测的 F 分数为 0.92，并将这些推文分类为 22 个主题，其 F 分数为 0.90。
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8 years ago
IJCAI
利用抽样估算选举的胜利边界
本文提出了基于采样的方法来估算选举胜利的边际差，并研究了许多流行的投票规则。
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9 years ago
选举胜者预测的样本复杂度
统计学选举学家研究了在通常非常困难获取全部选民偏好的情况下，最常用的赢家预测算法是将选举在少量随机选票中运行，并将获胜者作为预测结果的性能。研究了 $(\epsilon, \delta)$-winner determination 问题，并
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9 years ago
嘈杂选举中可能获胜者
文章研究了选举中预测获胜者的问题，给出了根据不同选举规则计算加减候选人和选民的控制变体的算法和 #P - 完全性结果。
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10 years ago
识别选举推文目的
本文提出新课题研究如何自动分析选举相关推文的目的，为此创建数据集并开发了自动分类系统，结果表明情感检测等资源对此任务也有帮助。
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11 years ago
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