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快速思考、慢速思考、批判性思考：设计一种自动化宣传检测工具
本研究介绍了 ClarifAI 的设计，这是一种新型的自动化宣传检测工具，旨在通过激活读者的分析思维模式，根据康奈曼的双系统认知理论，鼓励更加批判性的新闻阅读。利用大型语言模型，ClarifAI 能够检测新闻文章中的宣传，并提供丰富的背景解
PDF4 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
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
检测混合语言社交媒体文本中的宣传技术
该研究提出检测交替语言的宣传技术是一项具有挑战性的任务，重点关注于低资源语言，提出了一种新的 Fine-Tuning 策略，并在一些实验中进行了对比。
PDFa year ago
IITD 在 WANLP 2022 共享任务中：用于宣传检测的多语言多粒度网络
使用 XLM-R 模型预测给定推文中每个宣传技术的概率，运用多粒度神经网络与 mBERT 编码器，基于大规模阿拉伯语数据集进行多标签分类及序列标注任务，该方法在 WANLP'2022 的两项子任务中获得第二名。
PDF2 years ago
YNU-HPCC 在 SemEval2020 任务 11 中：使用 LSTM 网络检测新闻文章中的宣传技术
这篇论文总结了我们对 SemEval-2020 任务 11 中新闻文章宣传检测技术的研究，我们使用 GloVe、BERT 和 LSTM 模型结构实现了此任务，并且在 SI 和 TC 子任务中取得了良好的结果，超越了官方基线方法的性能，与测试
PDF4 years ago
面向不平衡数据的代价敏感 BERT 通用句子分类
本文提出了一种解决文本数据集不平衡和不相似问题的方法，通过利用 BERT 模型进行文本分类和数据加权分析，成功地在 Propaganda Techniques Corpus（PTC）上实现了攻击性言论分类的识别。
PDF4 years ago
EMNLP新闻中细粒度宣传检测的神经网络结构
本篇论文详细介绍我们系统 (MIC-CIS) 参加 2019 年细粒度宣传检测共享任务的结果与细节。为解决句子级别 (SLC) 和片段级别 (FLC) 宣传检测任务，我们针对不同的神经架构 (e.g., CNN, LSTM-CRF 和 BE
PDF5 years ago
QCRI-MIT 团队在 SemEval-2019 任务 4 中：宣传分析与超极端新闻检测相遇
本文报道了我们在 SemEval-2019 任务 4 中提出的超级党派新闻检测系统，该系统主要使用一些原本用于检测宣传的工程特征。我们训练了一个基于逻辑回归模型的分类器，并使用从简单单词袋到词汇丰富度和文本可读性等特征来训练它。我们的系统在
PDF5 years ago