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社交焦虑中情绪和身体症状的普遍频率：零 - shot 分类的观察研究
通过分析 Mayo Clinic 的数据和收集自 Reddit 的大规模数据集，本研究利用 BART-based 多标签零样本分类方法提取社交焦虑的体征和症状，发现 “颤抖” 是一种普遍的身体症状，而 “害怕被负面评价” 等情绪症状具有较高
PDF2 months ago
使用联邦分析的差分隐私重点检测
通过研究基于前缀树算法的实际启发式方法，我们的工作旨在改进差分隐私重要数据检测算法的性能。我们提出了一种自适应超参数调整算法，以改善算法的性能，并满足计算、通信和隐私约束。通过在 Reddit 数据集上进行广泛实验，我们探究了不同数据选择方
PDFa year ago
面向个性化文本分类的增量用户嵌入建模
本研究提出一种增量用户嵌入建模方法，通过使用转换编码器将用户的最近交互历史的嵌入动态集成到累积历史向量中，从而实现个性化用户表示的学习，并成功将其应用于 Reddit 数据集的个性化多类分类任务中，并在评论历史编码和任务建模方面相应地实现
PDF2 years ago
ACL利用上下文分隔符在在线话语中检测讽刺
本文使用 RoBERTa_large 对 Twitter 和 Reddit 数据集进行讽刺检测，并通过使用三种不同类型的输入来确定上下文在提高性能方面的重要性。我们表明，我们提出的架构在两个数据集中都具有竞争力，并且在 Reddit 数据集
PDF4 years ago
ACL基于 Transformer 的社交媒体对话线程中上下文感知的讽刺检测
我们提出了一个基于 Transformer 模型的讽刺检测模型，可以有效考虑上下文，达到更加准确的预测，其在 Twitter 和 Reddit 的数据集上表现出了 3.1% 和 7.0% 的提升，F1 分别达到了 79.0% 和 75.0%
PDF4 years ago
计算社会科学中的卖方注意：广泛发布的 Reddit 语料库存在大规模缺失数据
对 Reddit 数据集的研究发现其存在缺失严重的问题，对于用户历史或网络分析研究存在很大风险，但对于避免代表性行为和参与的机器学习研究存在较小风险。
PDF6 years ago
会话上下文线索：以个性化和历史为例的反应排序
利用 Reddit 数据集，我们在多方参与、自由结构的多轮对话中研究了不同结构元素对话建模的影响，并训练了深度神经网络来预测对话的下一句。我们发现，对话的上下文和参与者的历史信息都对预测准确性有所提高。
PDF8 years ago