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CrisisViT：一种适用于危机图像分类的稳健视觉 Transformer
利用最新的深度神经模型，通过将基于 Transformer 的架构应用于危机图像分类（CrisisViT），以解决利用社交媒体的公民新闻来帮助危机响应的问题，并通过实验证明，CrisisViT 模型在紧急类型、图像相关性、人道主义类别和损害
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6 months ago
基于 BERT 语言模型的灾难推文分类
利用机器学习语言模型对社交网站的帖子进行监测，以便能够及时地确定是否有人或地区处于危险之中，从而更好地进行应急处置。
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2 years ago
EMNLP
EdinburghNLP 在 WNUT-2020 任务 2 中的表现：利用通用数据增强和 Transformer 模型鉴别 COVID-19 推文中的信息量
本文介绍了我们提交的 WNUT-2020 任务 2 的成果：识别信息量大的 COVID-19 英文推文的半监督学习转换器集成模型，它在测试集上取得了 0.9011 的 F1 值（排名第 7），与使用 FastText 嵌入的基准系统相比表现
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4 years ago
社交媒体谣言检测
本文介绍了 PHEME 项目开发的一种收集和抽样会话线程的方法，以及用于识别谣言的工具，并描述了针对 2014 年弗格森动荡期间收集的线程进行的注释任务，结果表明我们可以有效地收集社交媒体谣言并识别与多个故事相关的谣言。
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9 years ago
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