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SemEval-2020 任务 11 中的 BPGC：基于多粒度知识共享和语言特征的集成学习在新闻文章中探测宣传
SemEval 2020 Task-11 aims to design automated systems for news propaganda detection, consisting of two sub-tasks, utiliz
PDF4 years ago
在 Twitter 上表征宣传网络：案例研究
本文采用数据驱动方法研究推特上的政治信息传播、社群结构、和推手角色，发现推特政治信息的传播和用户的关联会形成高度政治派别结构，相对应的，节点中心度数据值得进一步关注。
PDF4 years ago
SemEval-2020 任务 11 上的 ApplicaAI: 关于 RoBERTa-CRF，Span CLS 以及自训练是否有帮助
本文介绍了一种基于 RoBERTa 的半监督学习方法，用于获胜的宣传技巧分类和第二名的宣传文本范围识别任务，并探讨了架构决策和训练方案的影响。
PDF4 years ago
Prta: 一种用于支持新闻宣传技术分析的系统
本研究关注于揭示传播宣传信息所使用的特殊修辞和心理技巧，以促进媒体素养和批判性思维，并最终有助于限制 “假新闻” 和虚假宣传活动的影响。Pra (Propaganda Persuasion Techniques Analyzer) 可探索定
PDF4 years ago
EMNLP利用文本和一阶逻辑中的声明性知识进行细粒度宣传检测
本文介绍了一种注入 fine-grained propaganda 技术的声明式知识的方法，该方法通过利用一阶逻辑和自然语言表达的声明知识进行训练，以提高模型的准确性。通过在粗粒度和细粒度预测之间保持逻辑一致性来规范训练过程，同时利用字面定
PDF4 years ago
新闻文章中的宣传细致分析
本文提出了一个新的任务：在文本中检测包含宣传技巧及其类型的所有片段，解决了以往检测宣传文本时金标准误差及解释难题。我们手动标注了 18 种宣传技巧的新闻文章片段集，并进行了适当的评估。此外，我们设计了一个多粒度神经网络，表现优于几个强的 B
PDF5 years ago
在社交媒体上检测仇恨言论
社交媒体成为全球数百万人日常生活中不可或缺的组成部分，然而，随着人们可以表达自己的便利性，也带来了大规模传播政治宣传和仇恨言论的风险，为了规避检测，种族主义者开始使用代码将社区替换为它们所谓的无辜词语，而生成此类内容的用户列表可以更好地研究
PDF7 years ago