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geotagging
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毋遺一處：提升人道主義文件的地理定位
地理位置是人道主义响应的关键要素，提供了弱势人口、持续事件和可用资源的概述。最新的自然语言处理发展可以帮助从大量人道主义领域产生的报告和文件中提取关键信息，但现有的信息提取工具的性能和偏见尚不清楚。本研究利用 Spacy 和 roBERTa
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10 months ago
基于上下文信息推断推文来源地
本文提出了一个简单而有效的模型，即真实来源模型，来解决 twitter 上的 “位置 A / B 问题”，该模型使用机器级自然语言理解来识别可能含有原始位置信息的推文，以达到国家，省市，乡镇和地区等级的有希望的准确性，并研究了多个推文的分布
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2 years ago
捉我做啥？欺骗态度检测和地理定位模型以保护 Twitter 上个人隐私
本文探讨了如何在使用社交媒体平台时避免被自然语言处理模型跟踪，发现插入错误、改写和添加虚假帖子等简单技术可以减弱 BERT 模型对立场检测的作用，但对最先进的地理标记模型的影响较小，用户可以通过与不同用户互动降低其性能。
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2 years ago
Twitter 上地理标记行为的大规模经验研究
本文基于 Twitter 平台 4 万多亿条 tweet，对 geotagging 行为进行了实证研究。结果显示，用户群体之间的 geotagging 偏好各不相同；在用户资料中报告位置信息的用户更容易使用 geotags；用户在 geot
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5 years ago
利用总变差最小化对一亿个 Twitter 账户进行地理标记
本研究提供了一种能够在公开可见的 Twitter 数据的基础上，准确地确定 Twitter 用户位置的方法。通过优化社交网络中的用户位置并检视他们好友的位置，本文提供了一种高可扩展性和可分布式的算法，并展示了如何利用用户的 ego 网络的地
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10 years ago
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