propaganda | BriefGPT - AI 论文速递

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语言模型能否识别有说服力的论点？
大型语言模型（LLMs）的能力不断增长，但也引发了对其潜在滥用创建个性化、令人信服的错误信息和宣传的担忧。为了了解 LLMs 的说服能力，我们在 Durmus＆Cardie（2018）的数据集上进行了研究，提出了衡量 LLMs 能力的任务，
PDF3 months ago
COLINGGPT-4 能否识别宣传报道？新闻文章中宣传内容的注解和检测
使用 GPT-4 大型语言模型对包含 6 种其他语言的传媒行文进行细粒度的宣传技术检测，结果显示该模型在不同语种的跨度检测任务中遇到困难，相比于用于宣传检测的不同分类层次的模型微调后，GPT-4 仍然远远落后。
PDF4 months ago
关注偏移：在线讨论中寻找什么主义的语用细微差别挖掘
本研究通过引入来自 Twitter 和 YouTube 的新数据集，揭示了 whataboutism、宣传和‘Tu quoque' 谬误之间的重叠和区别，并运用语义学的最新研究成果将 'what about' 词汇构造与 whatabout
PDF5 months ago
ACL揭露宣传：通过比较人类标注和机器分类的文体线索进行分析
该研究调查了宣传语言及其风格特征，提出了 PPN 数据集，包括多源、多语言、多模态的新闻文章，从被专家机构确定为宣传来源的网站中提取。通过人工注释实验，结果表明人工注释者能够可靠地区分两种类型的新闻。本文提出了不同的自然语言处理技术，用于识
PDF5 months ago
EMNLP指导细粒度宣传识别的话语结构
该研究旨在通过在句子级和标记级别上识别政治新闻中的宣传内容，识别宣传在句子中嵌入因果关系或与附近句子形成对比的内容以及意见评价、推测和未来预期，进而建立两个教师模型识别附近句子之间的 PDTB 样式话语关系和新闻文章中句子的常见话语角色，通
PDF8 months ago
大型语言模型用于宣传检测
探测在数字化社会中广告宣传的普及给社会和真相的传播带来了挑战，通过 NLP 在文本中检测广告宣传是具有挑战性的，我们研究了现代大型语言模型（LLMs）如 GPT-3 和 GPT-4 在广告宣传检测中的有效性，并对使用 SemEval-202
PDF9 months ago
虚假网站：追踪虚假新闻故事的传播与影响力
自动化系统用于跟踪网上平台上的新闻叙事，识别其中的流行叙事，并发现并分析最有影响力的网站和新兴叙事，有助于更快地解决不实信息。
PDFa year ago
ARC-NLP 在 2023 年多模态仇恨言论事件检测中的应用：多模态方法增强了集成学习、句法和实体特征
文本嵌入图像用作传播仇恨言论、宣传和极端主义观点的手段。详情见摘要。
PDFa year ago
层次多实例多标签学习在检测宣传技术中的应用
本文提出了一种基于 RoBERTa 的 Multi-Instance Multi-Label（MIML）模型，以同时分类文章中的所有内容片段，考虑了标签之间的层级关系，取得了领先的分类效果。
PDFa year ago
AAAI多模态宣传处理
该论文探讨了通过 AI 处理多模态的宣传内容的方法，以分析并影响公众舆论，让机器更接近人类的理解水平。
PDFa year ago
基于语言模型的案例推理在逻辑谬误分类中的应用
提出了基于案例推理和语言建模技术的方法，探讨在检测 Web 上的逻辑谬误方面提高模型精确性和泛化能力的策略，并在实验中证实关键识别案例在模型精确性中具有重要作用。
PDFa year ago
部分动员：跟踪俄罗斯媒体和电报在多语种信息流中的活动
本文通过对 16 家俄罗斯媒体如何在 732 个 Telegram 渠道上进行互动和推广进行研究，使用 MPNet 模型嵌入文章和 Telegram 消息，并利用 DP-Means 聚类算法进行段落级别的主题 / 叙述提取和 Hawkes
PDFa year ago
EMNLP2022 年 WANLP 共享任务：阿拉伯语宣传检测概述
该研究论文描述了关于如何检测阿拉伯推特上的宣传技术的共享任务，该任务吸引了 63 个团队注册，11 个团队提交了系统描述论文。
PDF2 years ago
大型语言模型用于多标签宣传检测
本研究通过提出的五种模型集成方法，针对包含 21 种宣传技巧的多标签文本分类任务有效地识别互联网宣传。最终在 WANLP 2022 共享任务中获得 59.73% 的微型 F1 分数，并进一步提出了未来的研究方向。
PDF2 years ago
ACLTeamX@DravidianLangTech-ACL2022: 基于 Troll 的 Meme 分类的比较分析
本研究对网络 “喷子” 产生的恶意文本、图片和二者融合的混合内容进行了分类和对比分析。结果表明，基于多语言的文本和二者融合的混合内容分类性能更好，相较于基准算法有所提升。
PDF2 years ago
Meme 中视觉 - 语言隐喻中的宣传手法检测
本文介绍了一种基于深度学习多模态融合系统的方法，以检测社交媒体互联网模因中存在的宣传内容，并在图像和文本分类中表现出优异性能。
PDF2 years ago
社交媒体上协同社区传播宣传
本论文分析了大规模社交媒体操纵中的宣传和协调行为，并探讨了它们的相互关系，以及它们对 2019 年英国大选中不同社区的真实性和有害性的影响。通过提出和评估多种测量 Twitter 上宣传使用的指标，本研究提供了有关在线行为的新见解。
PDF3 years ago
新闻文章中的可解释宣传检测
为了应对每天都暴露在误导性和宣传性新闻文章和媒体帖子中的在线用户，我们提出了一种检测和展示这些技术的方法，以提供可解释性。特别地，我们定义了定性描述性特征，并分析了它们检测欺骗技术的适用性，同时表明我们的可解释性特征可以与预训练语言模型轻松
PDF3 years ago
探测 memes 中的宣传技术
本文提出了一种新的多标签多模态任务：检测特定类型的宣传技巧在网络迷因中的使用，并基于一个包含 22 种宣传技巧的标注数据集开展了实验，结果表明同时理解文本和图像是检测这些技巧的关键。
PDF3 years ago
计算传播检测综述
该研究综述了当前计算机辅助的宣传检测技术的现状和挑战，并呼吁自然语言处理和网络分析领域加强合作，以应对利用互联网和社交网络进行有针对性宣传的问题。
PDF4 years ago